MATLAB实现的ASIFT图像仿射不变特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了ASIFT（Affine SIFT）算法，用于提取图像中的仿射不变特征。相较于传统SIFT，该系统通过模拟仿射参数空间进行多尺度采样，显著提升了对大视角变化、旋转和缩放等复杂变换的鲁棒性。

详 情 说 明

ASIFT图像仿射不变特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一种基于ASIFT（Affine SIFT）算法的图像特征提取系统，专门针对大视角变化、旋转、缩放等仿射变换具有更强的鲁棒性。系统通过在模拟的仿射参数空间中进行多次采样和特征点检测，能够在几乎任意仿射变化条件下提取出更丰富的特征点。相比传统SIFT算法，本系统能够检测到更多的稳定特征点，特别适用于存在显著视角差异的图像匹配和识别任务。

功能特性

• 仿射变换模拟技术：通过模拟相机在不同视角下的成像过程，在多个仿射参数组合下进行特征检测
• 多尺度空间特征检测：在不同尺度空间进行稳定的特征点定位
• 方向分配与描述符生成：为每个特征点生成具有旋转不变性的128维描述符
• 高鲁棒性特征匹配：在存在大幅视角变化的图像间实现高精度特征匹配
• 可调节参数系统：支持用户自定义仿射变换采样密度、特征点数量阈值等参数

使用方法

基本特征提取

% 载入图像并执行特征提取 img = imread('input.jpg'); [keypoints, descriptors, orientations, scales] = main(img);

带参数的特征提取

% 设置自定义参数 params.sampling_density = 5; % 仿射变换采样密度 params.keypoint_threshold = 500; % 特征点数量阈值 params.scale_parameters = [1, 2, 4, 8]; % 尺度空间参数

results = main(img, params);

图像匹配功能

% 提供参考图像进行特征匹配 ref_img = imread('reference.jpg'); [match_results, visualization] = main(img, ref_img, params);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像预处理、仿射变换参数空间采样、多尺度特征点检测、特征描述符生成以及匹配结果计算。该文件整合了完整的特征提取流程，能够根据输入参数自动调整处理策略，并输出特征点坐标、描述符矩阵、方向尺度信息及可视化结果。在提供对比图像时，还可执行特征匹配分析并生成匹配度报告。