基于形状上下文(Shape Context)的图像特征匹配系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的形状上下文算法系统,用于图像轮廓的特征提取与匹配。系统能够对输入的形状轮廓进行分析,生成具有旋转和尺度不变性的形状描述符,并通过高效的匹配算法实现形状识别与比对。该项目不仅提供了可执行的算法实现,还配套了详细的技术文档,深入阐述了形状上下文的数学原理和实际应用。
功能特性
- 轮廓提取与采样:自动提取二值图像的形状轮廓,并进行特征点采样
- 形状上下文特征计算:基于对数极坐标系统构建具有不变性的形状描述符
- 智能特征匹配:采用匈牙利算法实现高效的特征点对应关系匹配
- 相似性度量:提供准确的形状相似度评分和匹配质量评估
- 可视化输出:生成特征匹配关系图和相似度矩阵,直观展示匹配结果
- 参数可配置:支持自定义特征点数量、分箱方案等关键参数
使用方法
输入要求
- 图像输入:支持PNG、JPG格式的二值化轮廓图像
- 参数配置:可选的采样点数量、极坐标分箱参数等
- 数据集:需要比对的多个形状图像集合
操作流程
- 准备待匹配的形状图像数据集
- 配置算法参数(或使用默认参数)
- 运行主程序进行特征提取和匹配
- 查看输出的匹配结果和相似度报告
输出结果
- 形状上下文特征描述符矩阵
- 特征点匹配对应关系可视化图
- 形状相似度得分矩阵
- 详细的匹配分析报告
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- 推荐内存:4GB以上
- 支持的操作系统:Windows/Linux/macOS
文件说明
main.m文件作为系统的主入口程序,实现了整个形状上下文匹配流程的核心功能,包括图像数据的读取与预处理、形状轮廓的自动提取、特征点的均匀采样、形状上下文描述符的计算生成、基于匈牙利算法的特征匹配优化、相似性度量的精确计算,以及最终结果的可视化输出与报告生成。该文件通过模块化设计将各个算法步骤有机整合,为用户提供了一站式的形状匹配解决方案。