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【图像匹配】基于SURF算法的图像匹配,matlab实现

       博主简介:matlab图像代码项目合作(扣扣:3249726188

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        本次案例是基于基于SURF算法的图像匹配,用matlab实现。

 一、案例背景和算法介绍

        前面的博客文章我们介绍图像处理的一个重要领域算法:图像匹配。图像匹配的算法比较多,有基于SIFT、SURF、Harris等特征的匹配算法,这次介绍的算法是SURF匹配算法。

        前期介绍的SIFT匹配:基于SIFT算法的图像匹配(【图像匹配】基于SIFT算法的图像匹配,matlab实现-CSDN博客)

        SURF (Speeded Up Robust Features, 加速稳健特征) 是一个稳健的图像识别和描述算法,首发于2006年发表在ECCV大会上。SURF算法其实可以看成是SIFT的升级版,SURF部分的灵感来自于 SIFT 算法。SURF使用海森矩阵(Hessian)的行列式值作特征点响应侦测并用积分图加速运算;SURF 的描述子基于 2D 离散小波变换响应Harr小波并且有效地利用了积分图。SURF标准的版本比SIFT要快数倍,并且其作者声称在不同图像变换方面比SIFT更加稳健。

        SURF算法的概念及步骤均建立在SIFT之上,但详细的流程略有不同。关于SURF的网上资料也是非常多,这里同样不做详细介绍。这里概述一下匹配的主要步骤,跟SIFT匹配类似,主要是特征算法不同,后续匹配步骤是一致的:

        1、获取SURF特征,得到SURF特征点之后,接下来就是匹配

        2、计算特征距离值,如符合一定规则(如设置距离少于某个值),则认为符合初步匹配

        3、利用RANSAC算法去除误匹配

       下面看看具体的matlab实现效果。

        完成匹配后,可以根据匹配效果做图像拼接操作了,这个后续的算法再做介绍。

二、Matlab实现效果

        原图:

SURF特征显示:

图像初始匹配效果:

利用RANSAC算法去除误匹陪:

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