基于SIFT算法的图像特征点检测与匹配MATLAB实现

资 源 简 介

本项目完整实现了David Lowe的SIFT算法，支持多尺度空间构建、关键点定位、方向分配与特征描述子生成。通过特征匹配实现图像稳定比对，适用于图像识别、三维重建等场景。

详 情 说 明

基于David Lowe SIFT算法的图像特征点检测与匹配系统

项目介绍

本项目完整实现了David Lowe博士提出的经典SIFT（尺度不变特征变换）算法。该算法能够从图像中自动提取对尺度缩放、旋转、亮度变化等因素保持稳定的局部特征点。系统涵盖了多尺度空间构建、关键点精确定位、主方向分配以及高区分度特征描述子生成等核心步骤，并可实现多幅图像间的特征匹配，为图像配准、目标识别、三维重建等计算机视觉任务提供可靠基础。

功能特性

• 尺度不变性：通过构建高斯金字塔与高斯差分空间，实现在不同尺度下稳定检测关键点。
• 旋转鲁棒性：为每个关键点分配基于梯度统计的主方向，使描述子具有旋转不变性。
• 高区分度描述子：生成128维的特征向量，对局部图像梯度信息进行鲁棒编码。
• 自动图像处理：支持输入彩色或灰度图像，自动进行灰度转换与预处理。
• 灵活参数调节：提供关键点检测响应阈值、描述子维度等参数接口，方便优化性能。
• 结果可视化：可显示带有关键点标记的图像以及特征点匹配连线图。

使用方法

1. 单图像特征提取：

运行主程序，选择单图像模式并指定图像路径。程序将输出关键点位置坐标、128维特征描述子数组、关键点方向以及标记了关键点的可视化图像。

1. 双图像特征匹配：

运行主程序，选择匹配模式并依次输入两幅待匹配图像路径。系统将计算图像间的特征匹配对，并生成显示匹配连线的可视化结果图。

1. 参数调整：

在代码相应模块中修改关键点检测阈值、高斯金字塔层数等参数，以适应不同图像特性。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 内存建议：4GB RAM 及以上（处理高分辨率图像时推荐8GB）
• 图像输入：支持JPG、PNG、BMP等常见格式，建议图像分辨率不低于800×600像素

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其功能包括控制整个特征提取与匹配的任务流程、调用各核心算法模块（如尺度空间构建、关键点检测、方向与描述子计算）、处理用户输入参数与图像数据、管理中间结果的生成与传递，并最终组织输出关键点数据、描述子矩阵及可视化图像。