说明：用来将一文本文档里的所列中文自然语言格式转换成Unicode码后,再转换成预编译的正则表达式,可以用来匹配微博客里的词语

说明：SIFT特征匹配，可以用于图像匹配，匹配具有仿射变换不变性非常有用

说明：该法是经过改进的基于象素匹配的方法并且还含有图片,对进行景象匹配的朋友有所帮助

说明：运用拉普拉斯高斯金字塔方法进行景象匹配,实验证明该法能满足实时性和准确性.

说明：实现基准图和实时图之间亚象素级的匹配,做景象匹配的朋友可以看看.

说明：图形匹配，自动输出相似度。。。非常好的算法

说明：应用harris算子进行角点检测，然后利用相关性检测得到匹配焦点，然后进行图像的重采样，适于对于彩色图像的处理，对于灰度图像，只要将harris算子检测时的图像从彩色道灰度图像的语句去掉即可

说明：利用logGabor函数分别提取待匹配图和模板图的相位信息作为匹配基元，进行互相关运算，寻找最佳匹配位置

说明：基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。

说明：用VC++实现了ransac算法，可以用于图像匹配时去除错误匹配等，代码是可用的。

说明：haar小波变换 在图像配准中可以使用 进而进行基于小波金字塔的模板交互匹配

说明：基于金字塔对灰度图像进行分层，按由粗到精的方法对左右航片进行特征提取，根据特征点对影像对进行影像匹配！

说明：hartley弱相机标定的立体像对极线校正。输入是立体像对对应的匹配点，输出是已经校正好的图像 这里对图像的角度有要求，如果拍摄角度太大 可能校正不了 而且匹配点对的精确性也有要求，建议最好经过错误点剔除之后的匹配点作为输入

说明：用于图形匹配等，是特征提取特征匹配有用的代码

说明：对于空间两个点云，利用经典的icp算法进行匹配

说明：利用特征点进行图像匹配,例子中给出了四幅图像

说明：sift算法匹配，用VC写的。能直接用！

说明：C++的图像匹配程序，实现图象的检测，模板匹配

说明：使用神经网络做立体匹配的源码，匹配效果还不错.

说明：立体匹配的源码，可以计算两幅图像的视差，并可以做简单的重建。

说明：这是一篇关于计算机双目视觉的综述，其中详细介绍了用双目匹配时的重点和重要方法。

说明：基于OpenCV的SIFT特征点提取进行匹配的程序，程序中采用了两幅图像，匹配后可进行放射变换

说明：基于MATLAB的图像匹配程序，MATLAB实现的很多图像匹配功能

说明：关于sift的编程，基于vc＋＋，快速的实现特征匹配

说明：SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力

说明：使用SSD（sum squared differences）算法进行双摄像机图像匹配点计算，基于OpenCv的C++代码实现

说明：这是一个光谱匹配的源代码，研究高光谱图像的朋友可以借鉴一下。

说明：图像检索中颜色的特征提取及匹配算法，以家权欧几里得距离，中心距得加权距离，直方图交集算法等。