MATLAB实现基于形状上下文算法的图像轮廓特征匹配系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中完整实现了形状上下文算法，通过提取图像轮廓点的特征描述符进行形状匹配。系统包含两个演示模块：demo1展示特征提取流程，demo2实现形状相似度对比，适用于图像识别与模式分析场景。

详 情 说 明

基于形状上下文算法的图像轮廓特征提取与匹配系统

项目介绍

本项目实现了形状上下文(Shape Context)算法在MATLAB环境下的完整实现。通过计算图像轮廓点的形状上下文描述符，实现对不同形状的特征提取和相似度匹配。系统包含两个演示模块：demo1展示单图像轮廓特征提取过程，demo2展示两个形状之间的匹配效果。项目可用于图像识别、形状分类、目标匹配等计算机视觉应用场景。

功能特性

• 轮廓特征提取：从二值图像或轮廓点数据中提取形状上下文特征
• 多参数配置：支持轮廓点采样参数、对数极坐标分箱设置等灵活配置
• 形状匹配：实现基于形状上下文的形状相似度计算和点对点匹配
• 可视化展示：提供特征分布图、匹配点对连线图等多种可视化结果
• 性能评估：输出算法计算时间、匹配准确率等性能指标

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入数据：提供二值化图像或轮廓点坐标数据
2. 设置参数：配置采样点数、对数极坐标分箱等参数
3. 执行特征提取：运行demo1模块获取形状上下文特征矩阵
4. 进行形状匹配：运行demo2模块计算形状相似度和对应关系
5. 查看结果：分析输出的匹配得分和可视化结果

参数配置说明

• 轮廓点采样：设置采样点数（默认100点）和采样方式（均匀采样/随机采样）
• 形状上下文计算：配置对数极坐标的分箱数量（径向/角度方向）
• 匹配算法：选择距离度量方式和变换约束条件

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含轮廓数据的预处理与归一化操作、形状上下文描述符的完整计算流程、基于匈牙利算法的点对点匹配优化、形状相似度的综合评估计算以及多种可视化结果的生成与展示功能。该文件作为项目的主要入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保算法流程的完整执行。