基于MATLAB的SURF算法图像特征匹配系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现改进的SIFT算法——SURF（Speeded Up Robust Features），能够对输入图像进行预处理、特征点检测与描述符提取，并实现两幅图像之间的特征匹配与可视化展示。

详 情 说 明

基于SURF算法的图像特征匹配与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的SIFT特征检测算法——SURF（Speeded Up Robust Features）算法，用于图像特征点的检测、描述符提取与匹配。系统通过快速Hessian矩阵和盒式滤波器等技术，能够有效处理不同尺度、旋转和光照变化的图像匹配任务，并提供了完整的匹配结果可视化与分析功能。

功能特性

• 图像预处理：支持多种格式的灰度图像输入，自动进行尺寸适配与格式转换
• 特征点检测：基于快速Hessian矩阵实现多尺度空间特征点定位
• 描述符提取：利用盒式滤波器计算特征点主方向并生成64维或128维SURF描述符
• 特征匹配：采用最近邻距离比方法进行稳健的特征匹配
• 结果可视化：直观展示特征点检测结果与匹配连线
• 性能评估：提供匹配统计信息与质量评估报告

使用方法

1. 准备待匹配的两张灰度图像（建议分辨率不低于300×300像素）
2. 运行主程序，按提示选择或输入图像路径
3. 系统自动完成特征检测、匹配和可视化全过程
4. 查看输出的匹配结果图像和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理高分辨率图像）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、SURF特征点检测与描述符计算、特征匹配策略实施、匹配结果可视化呈现以及性能指标统计分析等功能模块，实现了从图像输入到结果输出的完整处理链路。