图像匹配与定位技术

图像匹配matlab源代码，需要稍作修改以符合个人需求。

Prim Matlab代码用于无监督图像匹配和目标发现，由Huy V. Vo等人于CVPR 2019提出。入门代码使用Matlab 2017a编写，可能需要修改以适应其他版本。安装步骤：首先执行git clone https://github.com/vohuy93/OSD.git，然后cd OSD。依赖关系：下载使用随机Prim算法生成区域建议的代码，并放入UODOptim/文件夹，执行git clone https://github.com/smanenfr/rp.git，接着运行cd rp; matlab -r "setup"。测试代码主要在VOC_6x2上运行，脚本为scripts/r

通过分析题目要求，该软件主要分为两大模块：数字图像处理和数字图像匹配。在图像处理模块中，用户可以进行放大、缩小、翻转和灰度处理等操作。在图像匹配模块中，用户可以对两张图像进行匹配，并查看匹配结果。

该界面用于计算两幅图像之间的互信息值，互信息值是图像相似度的评价指标。互信息值越大，图像越相似。界面设计简单，使用方便，可以帮助用户快速计算图像的互信息值。

本资源通过模板匹配技术，利用Matlab语言实现了高效的图像匹配功能。

这篇文章介绍了如何利用Matlab编写和实现NCC（归一化互相关）算法来进行图像匹配，特别适合初学者。NCC算法是一种经典的图像处理技术，通过计算两幅图像之间的相似度来实现图像匹配。详细解释了算法背景和实现步骤，帮助读者快速掌握相关知识。

这是一份专注于sift图像匹配的Matlab代码，研究图像配准问题。代码涵盖了从特征提取到特征点匹配的全部过程，用户可以根据实际需求自行调整和应用。

这是一款通用的多模态遥感图像匹配框架。该框架能够利用多种特征描述符，如HOG、LSS、CFOG，以及各种梯度、相位和边缘信息，构建逐像素的三维特征表达图。在进行模板匹配时，使用各种相似性测度如相关系数、灰度差平方和、欧式距离、互信息和相位相关，推荐基于FFT的互相关以提高计算效率。

讨论了在Matlab环境下的指纹识别技术，详细描述了指纹特征提取和匹配过程。该技术有效实现了精准的指纹识别功能。