基于MATLAB的SIFT图像匹配系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了完整的SIFT算法，能够提取图像的尺度不变特征点。系统包含特征点检测、特征描述符生成和图像匹配三大模块，支持多幅图像的精确匹配。

详 情 说 明

SIFT特征点图像匹配系统

项目介绍

本项目实现完整的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，用于提取图像的尺度不变特征点。系统包含特征点检测、特征描述符生成和图像匹配三大核心功能模块，能够有效处理各种光照、尺度和旋转变化的图像匹配问题。

功能特性

• 特征点检测：通过高斯差分金字塔检测图像关键点，精确定位特征点的尺度和位置
• 特征描述符生成：为每个关键点生成128维的特征向量描述符
• 图像匹配：基于特征向量间的欧氏距离，实现高精度图像匹配
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等多种图像格式
• 可视化输出：提供特征点标记和匹配结果的可视化展示
• 参数可调：支持特征点数量阈值、匹配相似度阈值等参数调节

使用方法

1. 单张图像处理：输入单张图像，系统将输出特征点检测结果和描述符数据
2. 图像匹配：输入两幅图像，系统将自动进行特征点匹配并生成匹配对比图
3. 参数设置：可根据需要调整特征点数量阈值、匹配相似度阈值等参数

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的三大核心功能：首先调用特征点检测模块，通过构建高斯金字塔和差分金字塔来定位稳定的关键点；随后执行特征描述符生成过程，计算每个关键点的主方向并生成128维特征向量；最后实现图像匹配功能，通过最近邻搜索算法进行特征向量匹配，并输出可视化结果和匹配统计报告。