相似准数

这个存储库提供了在以下论文中描述的“最相似点”和“可变形最相似点”范例中开发的算法的数据和源代码：IMLP：Seth D. Billings，Emad M. Boctor和Russell H. Taylor，“迭代最相似点注册（IMLP）：一种用于计算最佳形状对准的稳健算法”，PLOS One 10（3）：e0117688（2015）；IMLOP：Seth D. Billings，Russell H. Taylor，“迭代最有可能的定向点注册”，医学图像计算和计算机辅助干预，计算机科学讲义8673：178--185（2014）；G-IMLOP：Seth D. Billings，Russell

改进型三角形相似法的思路挺巧妙的，适合用在深空图像这种星点稀疏又复杂的场景里。它不走常规路线，没一上来就搞大计算量，而是先了星点的强度和大小，用直方图把它们分成稳定星和普通星，再有针对性地去配准。节省资源的同时，效率也拉上来了。 星点的分组方式还挺有意思的，靠直方图把稳定星和普通星分开，思路清晰，避免了后续匹配时乱套的问题。你要是做图像配准的时候老遇到星点不稳定，或者图像变形厉害，这招可以试试。 三角形构建也动了脑筋，不是暴力穷举，而是以两颗最近稳定星为基准，加上当前星点搞出三角形组合，再套上相似度权重矩阵，匹配更精准，速度也上来了。匹配算法还引入了自适应阈值，对抗复杂图像效果不错。 如果你平

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。

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()

简洁明了的点云配准代码，挺适合新手练手的。ICP 的点云配准思路就是每次找最近点，慢慢对齐，直到误差够小为止。源码是用 Matlab 写的，结构清爽，变量命名也还行，不至于看得一头雾水。 代码运行也蛮顺畅的，配套数据一导入就能跑，不用手动改一堆路径。适合那种你突然想搞点云对齐实验，但又不想啃论文的场景。想换数据？只要格式对，改两行就能跑。 如果你对 ICP 感兴趣，想了解下对比算法，我也顺手找了些相关的资源，像是Super-4PCS、SIFT点云配准，还有带图形界面的ImageRegistrationApp，都挺有意思的，可以根据自己方向试试。 哦对，RANSAC那套也值得一看，结合特征点用还

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。

在Matlab图像检索中，对图像进行处理和匹配，以评估它们之间的相似性。

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。

SAM相似度方法是一种主要用于计算光谱相似度的方法，尤其常应用于分析拉曼光谱。在众多文献中，SAM（Spectral Angle Mapper）被视为一种高效的度量工具，能够基于光谱向量之间的夹角来评估不同光谱的相似度。此方法尤其适用于多维光谱数据的分析和处理，在拉曼光谱数据比对方面表现出色。

海量数据相似度计算的方案挺适合需要快速大量文本数据的场景。你可以利用这个工具，快速算出文本之间的相似度，满足动态计算的需求。举个例子，如果你需要对海量的文章、评论或日志进行相似度，这个工具就能帮上大忙。它不仅支持文本计算，还能扩展到图像、数字等多种数据类型。使用起来也简便，响应速度快，挺适合需要高效的项目。更棒的是，它能应对不同格式的数据，像 Excel、MySQL 都可以好地配合。要注意的就是计算精度和性能之间的平衡，合理设置参数能获得更好的结果哦。