MATLAB实现的Harris-Affine图像特征匹配系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套基于Harris-Affine不变特征的图像匹配系统，能够自动检测仿射不变特征点，并实现多视角图像的高精度匹配。系统包含特征检测、区域提取、描述符计算和匹配四个核心模块，适用于计算机视觉和图像处理应用。

详 情 说 明

基于Harris-Affine不变特征的图像匹配系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的Harris-Affine特征检测与匹配系统，能够自动检测图像中的仿射不变特征点，并在存在视角变化、尺度变化和仿射变形的多视角图像间实现鲁棒的特征匹配。系统通过四个核心模块的协同工作，为计算机视觉中的图像配准、三维重建等应用提供可靠的特征匹配基础。

功能特性

• 仿射不变特征检测：基于Harris角点检测与自适应尺度选择，结合仿射不变区域迭代优化算法，确保特征点在视角变化下的稳定性
• 多模态图像支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式，自动处理灰度转换
• 参数可配置：提供角点响应阈值、迭代收敛条件、匹配距离比率阈值等关键参数的可调选项
• 可视化输出：生成特征点检测和匹配结果的可视化图像，直观展示算法效果
• 量化评估：输出匹配统计报告，包含匹配点数量、匹配正确率估计等量化指标
• 数据导出：提供特征点坐标数据和匹配对应关系的数据文件输出

使用方法

1. 准备输入图像：将待匹配的图像对放置在指定目录，支持彩色或灰度图像
2. 参数配置：根据需要调整算法参数（如使用默认参数可跳过此步）
3. 运行系统：执行主程序启动特征检测与匹配流程
4. 查看结果：在输出目录中查看可视化结果图像和数据文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上内存，处理大尺寸图像时需更多内存
• 磁盘空间：至少500MB可用空间用于存储临时文件和输出结果

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了从图像输入到结果输出的全链路功能。具体包括图像读取与预处理、特征点检测算法的执行、仿射自适应区域的迭代优化计算、特征描述符的生成与匹配，以及最终结果的可视化展示与数据文件导出。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块的调用顺序与数据传递，确保算法流程的正确执行。