鲁棒配准

之前学习统计分析时，整理了一些关于鲁棒回归的 PDF 和 PPT 学习资料，供大家参考。

我花费了很长时间才找到了一个有效的图像配准程序，现在分享给大家！希望大家都能够好好利用。总共提供了5个程序，其中大部分基于特征。

该软件包提供了一系列鲁棒卡尔曼滤波器的优化实现。每个滤波器均使用固定参数tau（取值介于0和1之间）进行选择，通过容差参数c来调整滤波器的鲁棒性。设计保证在模型扰动下，真实模型落在一个名义球内，其中模型间的Tau散度小于宽容度C。此外，软件包还包含了实际应用示例演示。参考文献：M.佐尔齐，“模型扰动下的鲁棒卡尔曼滤波”；M.佐尔齐，“关于模型不确定性下贝叶斯和维纳估计量的鲁棒性”。

该matlab开源源码实现了鲁棒几何拟合的随机聚类模型。该模型由TT Pham、T.-J. Chin、J. Yu 和 D. Suter 提出，通过随机聚类进行几何模型的稳健拟合。相关论文包括： IEEE CVPR会议论文，普罗维登斯，罗德岛，美国，2012年，标题：Random Cluster Model for Geometric Fitting。 IEEE TPAMI期刊文章，2014年，标题：The Random Cluster Model for Robust Geometric Fitting。 其他相关文献：TT Pham, T.-J. Chin, K. Schindler, 和

基于 SIFT 和 SURF 特征提取和匹配 使用 RANSAC 剔除误匹配 SIFT 代码基于 Lowe 源码 SURF 使用 MATLAB 内置函数 detectSURFFeatures()

matlab开发-自动图像配准。为无法使用IP工具箱的用户提供相互信息。

该函数接收两幅大小相等的图像，并根据它们的块子集将它们合并成一幅图像。注意：这是一个初始版本，未进行错误处理。如需支持，请联系muzammil360@gmail.com。

SIFT特征点配准算法的Matlab实现，可直接执行，详细方法请参见运行演示；SIFT是经典算法，原理可在维基百科查阅。

这份Matlab程序代码专为图像配准而设计，非常适合作为学术作业或论文报告的参考资料！

SIFT特征匹配算法是当前全球特征点匹配研究的焦点之一，其具有强大的匹配能力，可处理图像间的平移、旋转、仿射变换等问题，甚至对各种角度拍摄的图像也能实现稳定的特征匹配。