基于SIFT的MATLAB图像角点检测与特征匹配系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的SIFT算法，能够自动检测图像关键角点并生成特征描述符。支持单图像角点检测和双图像特征匹配，包含高斯差分金字塔构建、关键点定位等核心模块。

详 情 说 明

基于SIFT特征的图像角点检测与匹配系统

项目介绍

本项目完整实现了经典的SIFT（尺度不变特征转换）算法。该系统能够自动检测图像中的关键角点特征并生成高区分度的特征描述符，具备单幅图像特征点检测与双幅图像特征匹配双重功能。通过构建高斯差分金字塔、关键点精确定位、方向分配和特征描述符生成等一系列步骤，实现了对图像尺度、旋转和光照变化的鲁棒性处理。

功能特性

• 尺度空间构建：采用高斯金字塔模拟多尺度图像空间，确保特征点检测的尺度不变性
• 关键点精确定位：通过高斯差分极值检测和泰勒级数插值精确定位特征点位置和尺度
• 特征描述符生成：基于关键点邻域梯度信息生成128维特征向量，保证旋转不变性
• 特征匹配功能：采用最近邻距离比算法实现双幅图像特征点匹配，支持匹配正确率统计
• 可视化输出：提供特征点标记、匹配连线等直观的可视化结果展示

使用方法

单幅图像角点检测

1. 选择单幅图像模式，输入待检测图像（支持jpg、png、bmp格式）
2. 设置尺度空间层数、特征点响应阈值等参数（可选）
3. 执行检测程序，系统将输出带特征点标记的结果图像
4. 可导出特征点坐标数据和分布统计报告

双幅图像特征匹配

1. 选择双幅匹配模式，输入两张待匹配图像
2. 调整匹配距离阈值等参数以优化匹配效果
3. 系统生成匹配点对连线图，并计算匹配正确率
4. 支持匹配结果矩阵和特征对应关系的文本导出

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像输入参数解析、SIFT特征检测算法调用、结果可视化绘制以及数据导出功能。该文件实现了用户交互界面控制，能够根据不同的运行模式调度相应的处理模块，并负责将中间计算结果和最终输出进行统一管理和展示。