基于MATLAB的小波特征图像匹配识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于小波变换的图像特征提取与匹配，通过多尺度小波分解提取图像的频域特征向量，实现图像相似度计算、内容检索和匹配识别功能，适用于图像识别和信息检索领域。

详 情 说 明

基于小波特征提取的图像匹配与检索系统

项目介绍

本项目开发了一个基于小波变换的图像特征提取与匹配算法系统，主要用于实现图像相似度计算、图像检索和图像匹配识别。系统通过对输入的图像进行多尺度小波分解，提取图像在不同频域的特征向量，并通过特征向量间的相似性度量实现高效准确的图像匹配。该算法具有计算效率高、抗噪能力强、对图像旋转和缩放具有一定鲁棒性的特点。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用小波变换技术，对图像进行多尺度分解，提取不同频域的特征信息
• 特征融合技术：结合多尺度特征，形成具有判别力的特征向量表示
• 高效相似度匹配：通过优化的特征向量相似度计算算法，实现快速的图像匹配与检索
• 灵活参数配置：支持小波基函数选择、分解层数、相似度阈值等参数调节
• 结果可视化：提供小波分解系数图和特征分布可视化功能
• 抗噪鲁棒性：对图像噪声、旋转和缩放变化具有一定的鲁棒性

使用方法

输入要求

1. 查询图像：支持JPEG/PNG格式的彩色或灰度图像
2. 图像数据库：包含多张待匹配图像的文件夹
3. 参数设置：

- 小波基函数选择（如db4、haar等） - 分解层数 - 相似度阈值 - 其他匹配参数

输出结果

1. 匹配结果排序：按照相似度从高到低排列的匹配图像列表
2. 相似度得分：每张匹配图像与查询图像的相似度数值（0-1范围）
3. 特征可视化：可选的小波分解系数图和多尺度特征分布图
4. 匹配报告：包含匹配时间、匹配精度等统计信息的文本文件

操作流程

1. 准备查询图像和图像数据库
2. 设置小波变换参数和匹配阈值
3. 运行系统进行特征提取和匹配计算
4. 查看匹配结果和相似度评分
5. 可选生成可视化图表和匹配报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 小波分析工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、小波变换特征提取、多尺度特征融合、相似度计算与匹配排序、结果可视化生成以及匹配报告输出等完整工作流程。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供了一站式的图像匹配与检索解决方案。