基于SIFT特征的图像配准与匹配系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的SIFT特征提取算法，包括尺度空间构建、关键点检测和特征描述符生成。支持两幅图像的特征匹配，可处理平移、旋转和仿射变换，并集成RANSAC算法进行鲁棒匹配。

详 情 说 明

基于SIFT特征的图像配准与匹配系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于SIFT（尺度不变特征变换）特征的图像配准与匹配系统。系统能够自动提取图像中的稳定特征点，实现不同视角、旋转角度或尺度变化的图像之间的精确匹配与配准。通过RANSAC算法优化匹配结果，有效提高配准精度，适用于计算机视觉、遥感图像处理、医学影像分析等多个领域。

功能特性

• 完整的SIFT特征提取：实现尺度空间构建、关键点精确定位、方向分配和128维特征描述符生成
• 鲁棒的特征匹配：采用最近邻匹配算法，支持平移、旋转、缩放、仿射变换等多种图像变换情况
• 智能误匹配剔除：基于RANSAC算法估计变换矩阵并剔除异常匹配点
• 丰富的可视化功能：提供特征点显示、匹配连线、配准对比等多种可视化结果
• 精度评估体系：输出匹配正确率、重投影误差等量化评估指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待配准的两幅灰度图像（jpg/png/bmp格式）放置在指定目录
2. 参数设置：根据需要调整特征点数量阈值、匹配距离阈值、RANSAC迭代次数等参数
3. 运行主程序：执行主程序开始图像配准流程
4. 查看结果：系统将输出特征点坐标、描述符矩阵、变换矩阵等数据，并生成可视化结果图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式读取

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括图像读取与预处理、SIFT特征点检测与描述符计算、特征匹配与误匹配剔除、变换矩阵估计与配准实现，以及结果可视化与精度评估等完整功能模块。该文件通过参数配置控制整个配准流程，并协调各算法模块协同工作，最终输出配准结果和性能指标。