MATLAB实现的Harris角点检测图像检索系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用Harris角点检测算法提取图像特征，通过相似度计算实现高效图像匹配与检索。系统包含特征提取、特征匹配和图像检索三大核心模块，适用于图像识别与匹配应用场景。

详 情 说 明

基于Harris角点检测与特征匹配的图像检索系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Harris角点特征的图像检索系统。系统通过Harris角点检测算法定位图像中的关键点，结合SIFT特征描述符进行特征描述，采用最近邻匹配算法计算图像相似度，最终返回与查询图像最相似的top-k图像结果。该系统可广泛应用于图像搜索、内容识别等计算机视觉任务。

功能特性

• 特征提取模块：对输入图像进行Harris角点检测，提取关键点位置和特征描述符
• 特征匹配模块：采用相似度计算算法对查询图像与数据库图像进行特征匹配
• 结果返回模块：根据匹配得分排序，返回最相似的top-k图像结果
• 可视化输出：生成高亮显示匹配特征点的对比图
• 详细报告：提供检索时间、匹配特征点数量、检索准确率等统计信息

使用方法

1. 准备查询图像（单张RGB或灰度图像，支持jpg/png/bmp格式）
2. 准备图像数据库（包含多张待检索图像的文件夹）
3. 设置参数：角点检测阈值、匹配相似度阈值、返回结果数量k值
4. 运行系统，获取以下输出结果：

- 匹配结果图像：高亮显示匹配特征点的对比图 - 相似度排序列表：按匹配得分降序排列的图像文件名及其相似度分值 - 检索报告：包含检索时间、匹配特征点数量等统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 计算机视觉相关工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，负责协调特征提取、特征匹配和结果展示等核心功能。具体实现了图像输入处理、参数配置、角点检测与特征描述符生成、特征相似度计算与匹配、检索结果排序与可视化输出，以及最终生成详细的检索统计报告。