基于SIFT算法的MATLAB图像特征提取与匹配系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了SIFT算法的核心功能，能够自动检测图像中的关键点，生成具有尺度与旋转不变性的特征描述符，并完成图像间的特征匹配。适用于图像识别、场景匹配及计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于SIFT算法的图像特征提取与匹配系统

项目介绍

本项目完整实现了经典的SIFT（尺度不变特征变换）算法，专注于解决图像局部特征的提取与匹配问题。通过构建高斯差分尺度空间进行极值检测，精确定位关键点并分配主方向，最终生成具有尺度与旋转不变性的高区分度特征描述符。该系统为图像拼接、目标识别、三维重建等计算机视觉任务提供了可靠的基础模块。

功能特性

• 尺度不变性：通过构建尺度空间，确保特征在不同缩放比例的图像中均能被稳定检测。
• 旋转不变性：为每个关键点分配主方向，使特征描述符具有旋转鲁棒性。
• 高区分度描述符：生成128维的特征向量，对光照变化、视角变化具有一定的容忍度。
• 高效匹配：提供基于最近邻距离比的特征匹配策略，并可设定阈值以平衡匹配数量与准确性。
• 结果可视化：支持在图像上绘制检测到的关键点以及图像间的特征匹配连线。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的单张或多张图像（JPG、PNG、BMP格式）置于指定路径。
2. 参数配置：根据需要调整尺度空间参数、期望特征点数量、匹配判断阈值等。
3. 执行程序：运行主程序，系统将自动完成特征提取与匹配流程。
4. 获取结果：程序输出包括关键点位置信息、特征描述符数据、匹配点对列表，并生成可视化的结果图像。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存建议：不小于4GB，处理高分辨率图像时建议8GB以上

文件说明

主程序文件整合了SIFT算法的全部核心流程，其主要功能包括：读取输入图像并进行预处理；构建高斯金字塔与高斯差分金字塔以实现尺度空间的极值检测；对初步筛选出的关键点进行精确定位并消除低对比度或边缘响应点；为每个稳定关键点计算主方向；生成基于局部图像梯度的128维特征描述符；计算特征向量间的欧氏距离，并依据距离比率准则进行特征匹配；最终将关键点与匹配结果可视化输出。