基于MATLAB的ORB图像特征拼接系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于ORB算法的多图像拼接功能，包括特征点检测、BRIEF描述子生成和特征匹配。支持高效的图像对齐与融合，适用于多视角场景分析，计算速度快且资源占用低。

详 情 说 明

基于ORB算法的图像特征提取与拼接系统

项目介绍

本项目实现了一套高效的图像特征提取与自动拼接系统，采用经典的ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 算法作为核心。系统能够快速检测图像中的关键特征点并生成对应的特征描述子，通过特征匹配与图像配准技术，将具有重叠区域的多张图像自动拼接成一张完整的全景图像。该系统适用于生成风景、建筑等场景的全景图，具有处理速度快、适应性强等特点。

功能特性

• 多尺度特征提取：利用图像金字塔技术，在不同尺度空间进行ORB特征检测，提升对尺度变化的鲁棒性。
• 高效特征检测与描述：结合FAST角点检测器与BRIEF描述子，实现快速且具备方向不变性的特征提取。
• 精准特征匹配：基于Hamming距离进行特征向量的初步匹配，有效衡量二进制描述子之间的差异。
• 鲁棒图像配准：采用RANSAC (随机抽样一致) 算法对匹配点对进行提纯，估算图像间的单应性变换矩阵，有效剔除误匹配，提升拼接精度。
• 全景图生成：根据估计的变换模型，将多张图像平滑地融合成一幅宽视角的全景图像。
• 结果可视化与评估：提供特征点、匹配对的可视化结果，并输出匹配数量、正确率、拼接误差等量化指标报告。

使用方法

1. 准备图像：将待拼接的图像序列（JPG或PNG格式）放置在项目指定的输入目录下。确保图像为彩色或灰度，分辨率建议在640x480以上，且相邻图像之间有至少15%的重叠区域。
2. 运行程序：执行主程序文件，系统将自动读取图像并进行处理。
3. 获取结果：处理完成后，系统将在输出目录生成以下结果文件：

- feature_points_*.jpg：标记有关键特征点的输入图像。 - feature_matches.jpg：展示相邻图像间特征匹配点对的连线图。 - panorama_result.jpg：最终拼接生成的全景图像。 - report.txt：文本报告，包含匹配点数量、匹配正确率、拼接误差等关键参数。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，其功能包括：读取指定路径下的输入图像序列；对每张图像进行图像金字塔构建、FAST角点检测以及带方向的BRIEF描述子计算；依次对相邻图像进行基于Hamming距离的暴力匹配，并应用RANSAC算法优化匹配结果及计算变换矩阵；最后，依据变换关系将所有图像拼接并融合成全景图，同时完成结果的可视化输出与性能参数的计算与记录。