基于MATLAB与C++混合编程的SURF Flow算法实现

资 源 简 介

本项目通过MATLAB与C++混合编程技术，实现了SURF Flow算法。利用SURF特征替代传统SIFT，优化了特征提取的鲁棒性和效率，适用于图像匹配与运动分析场景。

详 情 说 明

基于SURF Flow的MATLAB与C++混合编程实现

项目介绍

本项目通过MATLAB与C++混合编程技术，实现了高效的SURF Flow算法。该方法采用SURF（Speeded Up Robust Features）算法替代传统的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，在保持图像配准精度的同时，显著减少特征描述符的维度，从而提升计算效率。项目通过重新编译MEX文件，实现了MATLAB与C++代码的高效集成，优化了图像处理流程，适用于需要快速图像配准的应用场景。

功能特性

• 高效特征提取：利用SURF算法实现快速稳健的图像特征检测与描述
• 混合编程优化：结合MATLAB的便捷性和C++的高性能，通过MEX接口实现无缝集成
• 精确位移估计：计算参考图像到目标图像的精确二维向量场
• 可视化支持：提供结果的可视化功能，便于直观分析配准效果

使用方法

1. 准备输入图像：准备两幅灰度图像（支持PNG、JPEG等格式），分别作为参考图像和目标图像

1. 运行主程序：执行主程序，系统将自动完成以下流程：

- 图像加载与预处理 - SURF特征提取 - 特征匹配与流场计算 - 结果可视化与保存

1. 获取输出结果：程序将生成二维向量场数据，表示从参考图像到目标图像的位移场，并可视化为彩色图像

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux
• MATLAB版本：R2018a 或更高版本
• C++编译器：支持C++11标准的编译器（如GCC 5.0+、MSVC 2017+）
• 图像处理工具箱：MATLAB Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了完整的SURF Flow算法流程，包括图像载入与预处理、SURF特征点检测与描述符计算、特征匹配与筛选、位移场估计以及结果可视化等功能模块。该文件作为整个项目的入口点，协调各个算法模块的执行顺序，确保数据处理流程的正确性和高效性。