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红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）

于 2020-11-15 发布 文件大小:390KB
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代码说明：

  红外和可见光图像配准和融合算法，采用仿射变换(Registration and fusion of infrared and visible images)

文件列表：

红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）, 0 , 2018-04-24
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\affine_warp.m, 9721 , 2010-09-06
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\FastHessian_BuildDerivative.m, 603 , 2010-07-26
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\FastHessian_buildResponseLayer.m, 1699 , 2010-07-29
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\FastHessian_buildResponseMap.m, 1877 , 2010-07-20
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\FastHessian_getIpoints.m, 2353 , 2010-07-30
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\FastHessian_getLaplacian.m, 455 , 2010-07-26
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\FastHessian_getResponse.m, 450 , 2010-07-26
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\FastHessian_interpolateExtremum.m, 2478 , 2010-07-30
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\FastHessian_isExtremum.m, 1680 , 2010-07-30
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\FastHessian_ResponseLayer.m, 738 , 2010-07-29
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\image, 0 , 2018-04-24
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\image\1.png, 50049 , 2018-04-26
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\image\2.png, 63933 , 2018-04-26
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\image\3.png, 35300 , 2018-04-26
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\image\4.png, 56876 , 2018-04-26
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\image\qa1.bmp, 164790 , 2018-04-24
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\image\qa2.bmp, 123958 , 2018-04-24
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\IntegralImage_BoxIntegral.m, 791 , 2010-07-29
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\IntegralImage_HaarX.m, 494 , 2010-07-29
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\IntegralImage_HaarY.m, 556 , 2010-07-29
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\IntegralImage_IntegralImage.m, 796 , 2010-07-29
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\main.m, 7555 , 2018-04-24
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\OpenSurf.m, 3778 , 2010-09-06
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\PaintSURF.m, 1089 , 2010-07-30
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\SurfDescriptor_DecribeInterestPoints.m, 1554 , 2010-07-30
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\SurfDescriptor_GetDescriptor.m, 3636 , 2010-07-30
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）\SurfDescriptor_GetOrientation.m, 2921 , 2010-07-30

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    运用harr特征+SRC（稀疏表示）分类实现的一种车辆检测方法，文件中提供了训练和测试车辆图片。由于时间原因，所用haar特征没有优化，维度过高，导致滑窗框图过慢，本代码只输出效果统计数据，以供大家参考学习稀疏表示在车辆检测中的应用。(Using harr feature+SRC (sparse representation) classification to achieve a vehicle detection method, the paper provides a training and test vehicle picture. Due to time reasons, the use of haar feature is not optimized, high dimension, resulting in sliding sash figure is too slow, the effect of the code only output statistics for your reference learning sparse representation in the vehicle detection.)
    2013-07-31 11:21:35下载
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