图像区域匹配

介绍了一个区域线性生长立体匹配算法，该算法能够快速且准确地进行立体匹配。作为一种绝对可用的匹配方法，它在处理三维建模和视觉应用方面表现出色。通过区域的线性生长，该算法能够在图像中找到对应的匹配点，从而提升立体匹配的精度。使用此算法，可大大优化图像处理效率，满足不同视觉应用的需求。

图像匹配matlab源代码，需要稍作修改以符合个人需求。

本项目利用Hadoop和Pig实现大规模图像匹配。Web：一种基于Javascript的数据挖掘工具，用于从Google StreetView下载图片。Pig Latin脚本用于从图像特征描述符列表构建特征包数据库，并使用输入图像对数据库执行查询。Py是用于数据挖掘和图像处理的各种Python脚本模块，包括汉明距离的局部敏感散列实现，作为C++中的Python模块。安装脚本也包括在内。

介绍如何使用Matlab代码来实现图像的连通区域提取，内容简明易懂，适合初学者。

图像匹配的 Matlab 代码，小范围坐标变动也能对得上，容错性挺高的。你只要横坐标或纵坐标有点偏移，它也能给你匹配出来，适合做基础图像实验或者模板匹配的初学练习。图像匹配的核心逻辑，还是在特征点提取和距离计算上。这套代码没有太复杂的模型，靠的是简单直接的比较算法，逻辑清楚，上手快。如果你要玩优化，推荐你看看这个：图像匹配 matlab 源码优化，对原始代码做了不少改进，速度和准确度都有提升。还想搞点花活？你可以看看拼接和 Hausdorff 相关的：二维匹配拼接代码 和 Hausdorff 图像模板匹配，都挺适合做扩展练习。不过要注意哦，这类匹配对坐标系挺敏感的。如果你用的是极坐标图像，最好

MATLAB影像拼接代码图像马赛克和拼接-Yiren Lu (luyiren [at] seas [dot] upenn [dot] edu)图像拼接和拼接的MATLAB实现：哈里斯角检测器见corner_detector_impl.m哈里斯、克里斯和迈克·斯蒂芬斯。“组合角和边缘检测器。”阿尔维视觉会议。卷。15. 1988年。自适应非极大值抑制(ANMS)见anms.m布朗、马修、理查德·塞利斯基和西蒙·温德。“使用多尺度面向补丁的多图像匹配。”2005年IEEE计算机协会计算机视觉和模式识别会议(CVPR'05)。卷。1. IEEE，2005。几何模糊见geo_blur.m Berg、A

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。

三维图像的块匹配技术，挺适合用来搞图像去噪，是在视频或者 3D 图像数据的时候，效果还蛮不错的。它的思路其实也挺直白——把图像切成小块，再去找跟它长得像的块，拿来一起噪声。嗯，像视频降噪这种场景，用这个方法保留动作流畅性还挺有用的。 三维图像块匹配的核心，就是在图像的空间和时间上都做匹配，不只是二维图像那样找相似块，而是连前后帧都一起看。比如你在一段视频时，前后帧中重复或类似的图像块，能帮你更稳准地判断什么是噪声，什么是真实内容。 整个去噪流程分几步：先是块选择，把图像切成小块；块匹配，用像MSE或SSIM去算相似度；做噪声，用均值滤波、NLMeans这些办法来搞定噪声；重建图像。一套流程下来

利用Matlab实现图片中感兴趣区域（ROI）的提取，通过简单运行go函数即可进行可视化操作。

通过标签传递算法，利用Matlab实现图像连通区域的检测及物体个数的计算。