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应用背景 SIFT特征匹配算法, 在没有先验知识条件下, 对旋转、尺度缩放、光照、视角变化等图像变化因素保持一定鲁棒性, 且对低重叠区域(30%左右的相似重叠区域)、部分遮挡(只出现在其中一张图上的物体)和噪声等因素也保持较好的可匹配性。可用于多尺度下的特征匹配，以及鲁棒性的图像拼接。 关键技术 1.高斯尺度空间极值检测 2.特征点位置的确定 3.特征点方向的分配 4.生成SIFT特征向量 5.图像拼接 6.图像融合 提取图像的sift特征，构造特征描述子，基于sift特征构造BBF-tree，根据描述子之间的欧式距离进行初步的匹配，然后进过鲁棒的Ransac估计出最佳运动模型H，然后用距离加权的方法在重叠区进行融合。

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一种二值水印嵌入的方法，个人编写的，里面还有ppt，及Arnold置乱算法-a watermark embedded value method, personal preparation, there is also ppt, and Arnold Scrambling Algorithm