基于SIFT算法的MATLAB图像特征提取与匹配系统

资 源 简 介

本项目实现完整的SIFT特征提取算法，包括高斯金字塔构建、关键点检测和特征描述子生成。支持图像特征匹配，具备尺度和旋转不变性。适用于图像识别、三维重建等计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于SIFT算法的图像特征提取与匹配系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的SIFT（尺度不变特征变换）特征提取与匹配系统。系统能够自动检测图像中的关键点，生成具有尺度不变性和旋转不变性的特征描述子，并提供图像特征匹配功能。该系统涵盖了高斯金字塔构建、关键点检测与精确定位、方向分配以及特征描述子生成等SIFT算法的核心流程，保证了特征提取的准确性和鲁棒性。

功能特性

• 尺度空间极值检测：通过构建高斯差分金字塔来检测稳定的关键点位置。
• 关键点精确定位：通过三维二次函数拟合，精确确定关键点的位置和尺度，并消除低对比度或不稳定的边缘响应点。
• 特征描述子生成：为每个关键点分配主方向，并生成128维的特征描述子向量，确保其旋转不变性。
• 图像特征匹配：基于特征描述子之间的欧氏距离，实现两幅图像之间的特征匹配，并生成匹配结果的可视化图像。

使用方法

1. 准备图像：将待处理的图像（支持JPG、PNG、BMP等常见格式）放置在项目目录下。为保证计算效率，建议图像尺寸不超过800x600像素。
2. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动进行特征提取与匹配流程。
3. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行输出关键点信息（坐标、尺度、主方向等），并显示或保存特征匹配的可视化结果图像。

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：至少4GB内存，用于处理较大尺寸的图像

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括读取输入图像、构建高斯金字塔进行尺度空间分析、检测并精确定位关键点、为关键点分配主方向并生成特征描述子，以及最终实现两幅图像的特征匹配与结果可视化。该文件作为整个系统的入口，协调调用各个算法模块完成完整的SIFT流程。