MATLAB实现的SIFT图像特征提取与匹配系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，采用SIFT算法实现图像关键点检测、特征描述与匹配功能。支持单图特征可视化及多图匹配分析，适用于图像检索、目标识别等场景，提供直观的结果展示与相似性评估。

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

本项目是一个基于SIFT（尺度不变特征变换）算法的图像处理系统，能够对输入图像进行鲁棒的特征提取与匹配。系统通过构建高斯差分尺度空间、检测关键点、分配方向并生成特征描述符等一系列步骤，实现图像间的特征比对与相似性分析。该系统适用于图像检索、目标识别、三维重建等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

• 尺度不变特征提取：利用SIFT算法提取对图像缩放、旋转、亮度变化保持稳定的局部特征。
• 关键点检测与定位：在尺度空间中检测稳定的极值点作为关键点，并精确定位其坐标与尺度。
• 特征描述符生成：为每个关键点生成128维的特征向量，描述其周围区域的梯度分布。
• 多图像特征匹配：支持两幅或多幅图像之间的特征匹配，找出对应的特征点对。
• 结果可视化：提供关键点标记图和特征匹配对比图的可视化输出，便于直观分析。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像（支持JPG、PNG等常见格式）放置在指定路径。
2. 运行主程序：执行主程序文件，根据提示选择运行模式（单张图像特征提取或双图特征匹配）。
3. 指定图像路径：在单图模式下输入单张图像路径；在匹配模式下依次输入两张待匹配图像的路径。
4. 获取输出结果：

- 关键点坐标与尺度信息（以矩阵形式输出） - 特征描述符（128维向量集合） - 特征匹配结果（匹配点对索引） - 可选生成的特征点可视化图像或匹配对比图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要承担图像读取与预处理、SIFT特征点检测与定位、特征描述符计算、特征匹配与筛选，以及结果数据输出与可视化图像生成等功能。它作为整个系统的控制中心，协调各个算法模块的顺序执行，并负责与用户进行交互，接收输入参数并展示最终的处理结果。