基于傅里叶-梅林变换与SIFT特征的MATLAB图像匹配系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一种抗任意角度旋转的图像匹配算法，结合频域变换与局部特征描述技术，可鲁棒处理旋转、缩放和平移变换。系统自动检测图像对应关系，输出匹配点对，适用于复杂场景下的图像配准任务。

详 情 说 明

基于傅里叶-梅林变换与SIFT特征的抗任意角度旋转图像匹配系统

项目介绍

本项目实现了一种能够抵抗任意角度旋转的图像匹配算法，通过结合频域变换和局部特征描述技术，实现对旋转、缩放、平移等几何变换具有鲁棒性的图像匹配。系统能够自动检测两幅输入图像之间的对应关系，输出匹配点对和变换参数，适用于图像配准、目标识别等应用场景。

功能特性

• 旋转不变性：利用傅里叶-梅林变换提取旋转不变特征，有效应对任意角度旋转
• 尺度不变性：采用SIFT特征描述子，对图像缩放具有鲁棒性
• 高精度匹配：结合RANSAC算法剔除误匹配，估计精确的几何变换参数
• 可视化输出：生成匹配点对标注和变换关系叠加图像
• 量化评估：提供匹配正确率、均方根误差等精度指标

使用方法

1. 准备输入图像：

- 参考图像：任意尺寸的灰度图像（jpg/png/bmp格式） - 待匹配图像：经过任意角度旋转的相同场景灰度图像

1. 设置可选参数：

- 匹配阈值（默认0.7） - 最大迭代次数（默认1000）

1. 运行系统：

- 执行主程序，系统将自动进行图像匹配

1. 获取输出结果：

- 匹配点对列表：N×4矩阵，每行包含两个匹配点的坐标(x1,y1,x2,y2) - 变换矩阵：3×3仿射变换矩阵，描述旋转、缩放和平移参数 - 匹配可视化图像：标注匹配点对和变换关系的叠加图像 - 匹配精度指标：匹配正确率、均方根误差等量化指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式（jpg/png/bmp）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像预处理、傅里叶-梅林变换特征提取、SIFT关键点检测与描述、特征匹配、RANSAC误匹配剔除、变换参数估计、结果可视化和精度评估等完整处理流程。该文件整合了所有算法模块，提供用户交互接口，并负责协调各功能组件的执行顺序和数据传递。