基于SIFT算法的图像特征提取与匹配系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本项目运用MATLAB实现了经典SIFT特征提取算法，包括高斯金字塔多尺度空间构建和关键点检测功能。该工具能够稳定提取图像尺度不变特征，适用于图像匹配、目标识别等计算机视觉任务。

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

本项目是一个基于经典SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的图像特征提取与匹配系统。系统实现了完整的SIFT算法流程，能够从图像中提取具有尺度不变性和旋转不变性的特征点，并生成128维的特征描述子。该系统可作为计算机视觉、图像匹配、目标识别等应用的基础工具。

功能特性

• 多尺度空间构建：通过高斯金字塔生成不同尺度的图像空间
• 关键点检测：使用高斯差分金字塔检测稳定的关键点位置
• 关键点定位：精确定位关键点的位置和尺度，消除低对比度和边缘响应点
• 方向分配：为每个关键点分配主方向，实现旋转不变性
• 特征描述子生成：生成128维的SIFT特征向量描述关键点周围区域的梯度信息
• 特征匹配：支持多图像输入时的特征点匹配与可视化

使用方法

1. 单张图像特征提取：

- 输入单张灰度图像（支持jpg、png、bmp等格式） - 系统自动输出关键点坐标、尺度信息、主方向角度和特征描述子 - 生成带有关键点标记的可视化结果

1. 多张图像特征匹配：

- 输入两张或多张图像 - 系统提取各图像特征并进行匹配 - 输出匹配的关键点对和匹配可视化图

1. 参数调整：

- 可调整金字塔层数、尺度参数、特征点数量阈值等参数 - 建议输入图像分辨率在100×100像素以上以获得最佳效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见的图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、尺度空间构建、关键点检测与精确定位、方向分配计算、特征描述子生成、结果可视化展示以及多图像特征匹配等完整流程。该文件作为系统的主要入口，协调各算法模块的协同工作，并处理用户交互与结果输出。