MATLAB实现的Harris角点检测双目影像特征配准系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用Harris角点检测算法自动提取双目影像特征点，通过特征描述符匹配和RANSAC误匹配剔除，实现高精度的影像特征配准。系统适用于立体视觉、三维重建等计算机视觉应用场景。

详 情 说 明

基于Harris角点检测的双目影像特征配准系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的双目影像特征配准系统，基于经典的Harris角点检测算法，能够自动提取两幅输入影像中的显著角点特征，并通过特征描述符匹配和RANSAC误匹配剔除技术，实现稳健的特征对应关系建立。系统提供直观的可视化结果和详细的量化评估指标，适用于计算机视觉、摄影测量和三维重建等领域的特征匹配任务。

功能特性

• Harris角点检测：自动检测影像中的显著角点特征，支持参数调节
• 特征描述符匹配：基于特征点邻域信息计算描述符，通过相似性度量建立对应关系
• RANSAC误匹配剔除：采用随机抽样一致性算法去除错误匹配点，提高配准稳健性
• 结果可视化：显示角点检测位置和特征配准连线，直观展示配准效果
• 量化评估：提供匹配点数量、配准成功率、RMS误差等统计指标
• 参数可调：支持角点检测阈值、非极大值抑制窗口大小、匹配相似度阈值等参数调整

使用方法

1. 准备输入影像：准备两幅待配准的灰度影像（支持jpg、png、bmp格式）
2. 设置参数：根据影像特性调整角点检测和匹配参数
3. 运行系统：执行主程序开始特征配准流程
4. 查看结果：系统将自动生成可视化结果图和统计报告
5. 分析评估：根据输出的量化指标评估配准质量，必要时调整参数重新运行

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件建议：内存4GB以上，建议使用分辨率1000×1000像素以内的影像以保证计算效率

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括影像读取与预处理、角点特征检测与提取、特征描述符计算与相似性匹配、误匹配点剔除与优化处理、结果可视化展示与统计评估等功能模块，实现了从输入到输出的完整特征配准 pipeline。