图像的特征点提取与匹配Matlab代码

资 源 简 介

图像的特征点提取与匹配Matlab代码

详 情 说 明

SIFT（尺度不变特征变换）算法是计算机视觉领域中经典的特征提取与匹配方法，能够在不同尺度、旋转和光照条件下稳定检测图像中的关键点。Matlab平台上的SIFT实现通常包含以下核心流程：

首先进行多尺度空间构建，通过高斯金字塔生成不同尺度的图像组，为后续的特征检测提供尺度不变性基础。然后通过高斯差分(DoG)函数检测局部极值点作为候选特征点，这些极值点在三维空间（二维图像坐标+尺度维度）中进行非极大值抑制筛选。

特征点方向分配阶段会计算关键点邻域梯度方向直方图，将主方向作为该特征点的方向参数，这是实现旋转不变性的关键步骤。随后生成128维的特征描述子，通过统计关键点邻域内梯度方向分布，形成具有光照和视角鲁棒性的特征向量。

匹配阶段通常采用最近邻距离比（NNDR）策略，通过比较两幅图像特征描述子的欧氏距离，保留满足阈值条件的匹配对。有效的SIFT实现会包含误匹配剔除机制，如RANSAC算法估计基础矩阵来过滤错误对应点。

成熟的Matlab实现会封装完整的处理流程，包括参数调节接口和可视化功能。测试样例一般包含具有视角变化、尺度差异的图片组，通过匹配结果可直观评估算法性能。实际应用中需注意专利问题，SIFT算法在2020年专利到期后已成为公开技术。