ransac 图像拼接,图像融合MATLAB

　　【图像融合】用matlab代码实现基于SIFT和RANSAC的图像拼接与融合_ MATLAB仿真博客的技术博客_博客

　　1.针对RANSAC算法在错误匹配点较多时容易产生错误模型，导致更多正确匹配点被剔除，降低图像间匹配精度的问题，提出计算特征点响应值，对响应值进行排序，然后剔除响应值较小的部分，最后使用RANSAC算法，从而达到更高的匹配精度，提高匹配效率和正确匹配率。实验表明，与SIFT RANSCA算法相比，该算法匹配效率提高了51.4%，匹配正确率提高了8.24%，匹配精度提高了5个像素。

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　　部分代码功能[des1，loc1，des2，loc2]=drawkeypoints (img1，img2)

　　%用SIFT算法计算每幅图像的特征点描述符和特征点坐标。

　　[des1，loc 1]=sift(img 1)；

　　[des2，loc 2]=sift(img 2)；

　　[x1，~]=size(loc1(:1))；

　　[x2，~]=size(loc2(:1))；

　　Rintf (img1有%d个关键点\n ，x1)；

　　Rintf (img2有%d个关键点\n ，x2)；

　　%来构建一幅图，并简单地将两幅原图显示在一起，以方便后续绘制特征点匹配线。

　　img3=appendimages(img1，img 2)；

　　图(位置，[100 100大小(img3，2)大小(img3，1)])；

　　色彩映射表(“灰色”)；

　　imagesc(img 3)；

　　坚持住；

　　%绘制img2的角时，需要添加一个偏移量(即img1的宽度)

　　disp=size(img1，2)；

　　%开始画img1的特征点(角点)。

　　对于i=1 : size(loc1(:1))

　　% loc的第一列是角坐标的X，第二列是Y，但是Matlab绘图默认水平方向是Y-week，垂直方向是X轴。

　　plot(loc1(i，2)，loc1(i，1)， co )；

　　目标

　　%开始画img2的特征点(角点)。

　　对于i=1 : size(loc2(:1))

　　plot(loc2(i，2) disp，loc2(i，1)， bo )；

　　目标

　　拖住；

　　End3模拟结果

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　　4参考文献[1]青等.“基于SIFT和RANSAC算法的图像匹配”中国计算机联合会；中国系统仿真学会；中国计算机联合会、中国图像与图形学会；中国系统仿真学会；中国图像与图形学会，2017。

　　马强，向兆宝，黄，等.基于改进SIFT和RANSAC的图像拼接算法研究[J].计算机技术与发展，2016，26(004):61-65。

　　博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

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