MATLAB实现的SIFT图像特征检测与匹配系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了经典的SIFT算法，能够从图像中提取具有尺度和旋转不变性的局部特征点，并完成特征匹配，适用于图像识别与拼接任务。

详 情 说 明

基于SIFT的图像局部特征点检测与匹配系统

项目介绍

本项目完整实现了经典的SIFT（尺度不变特征变换）算法。该算法能够从输入图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化保持鲁棒性的局部特征描述符，并实现跨图像的特征匹配。系统严格遵循SIFT算法的理论框架，涵盖高斯金字塔构建、高斯差分空间极值点检测、关键点精确定位与筛选、主方向分配以及128维特征向量描述符生成等核心步骤。

功能特性

• 尺度不变性：基于尺度空间理论，检测出的特征点对图像尺寸变化具有稳定性
• 旋转不变性：通过关键点主方向分配，确保描述符不受图像旋转影响
• 鲁棒描述符：生成128维特征向量，对光照变化、噪声干扰具有一定抗性
• 精准匹配：支持基于最近邻距离比的特征匹配策略，可输出匹配点对及可视化结果
• 参数可调：提供特征点数量阈值、匹配相似度阈值等可配置参数

使用方法

1. 单张图像特征提取：输入单张图像，系统将返回特征点坐标、描述符矩阵及相关辅助信息
2. 双图特征匹配：输入两张待匹配图像，系统自动提取特征并建立匹配关系，可生成标注匹配对的可视化图像
3. 参数配置：可根据实际需求调整特征点数量上限、匹配判别阈值等参数，平衡精度与效率

输入要求：

• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）
• 建议图像尺寸不低于800×600像素，以保证特征提取质量
• 输入图像应为灰度图或彩色图（系统自动处理为灰度）

输出内容：

• 特征点位置坐标矩阵（N×2维）
• 特征描述符矩阵（N×128维）
• 匹配结果可视化图像（可选）
• 特征尺度、方向等元数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存4GB以上，处理高分辨率图像时需更高内存配置

文件说明

主程序文件实现了系统的完整处理流程，包括图像读取与预处理、高斯金字塔与差分空间的构建、尺度空间极值点的搜索与精确定位、关键点主方向的计算与分配、特征描述符的生成与归一化，以及特征匹配和结果可视化等核心功能模块的协调与执行。