基于SIFT特征提取与匹配的MATLAB图像识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现SIFT算法，能够高效进行图像关键点检测与特征描述子生成，支持单图特征提取及多图匹配，适用于图像检索、目标识别等场景，操作简便且结果可视化。

详 情 说 明

基于SIFT特征提取与匹配的图像识别系统

项目介绍

本项目是一个基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的图像识别系统，实现了图像关键点检测、特征描述子生成以及图像匹配等功能。该系统能够有效处理不同尺度、旋转角度和光照条件下的图像特征，适用于图像检索、目标识别等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

• 尺度空间极值检测：通过高斯差分函数检测图像中的稳定关键点
• 关键点定位与筛选：精确定位关键点位置并筛选不稳定特征点
• 方向分配与特征描述子生成：为每个关键点分配主方向并生成128维特征向量
• 图像匹配与相似度评估：通过特征匹配计算图像间的相似度分数
• 结果可视化：支持关键点位置、方向标注以及匹配点连线展示

使用方法

单张图像特征提取

1. 准备输入图像（支持JPEG、PNG、BMP等格式）
2. 运行程序进行特征提取
3. 查看关键点可视化结果和描述子矩阵

多张图像特征匹配

1. 准备待匹配图像对或多张图像
2. 运行匹配程序
3. 查看匹配结果图像和相似度评分

系统要求

软件环境

• MATLAB 2016a或更高版本
• 图像处理工具箱

硬件建议

• 内存：不小于4GB
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 图像分辨率：建议不低于300×300像素，以保证特征提取效果

文件说明

本项目中的主要功能通过主程序实现，该程序整合了完整的SIFT算法流程：从图像预处理开始，依次执行尺度空间构建、关键点检测、方向分配、描述子生成等核心步骤；同时提供了特征匹配和结果可视化功能，能够处理单张图像的特征提取需求以及多张图像的匹配比对任务，并输出关键点可视化图像、特征描述子矩阵、匹配结果对比图以及相似度评分数值。