MATLAB实现的基于多尺度小波特征提取的图像匹配算法

资 源 简 介

本MATLAB项目利用小波变换的多分辨率特性，对输入图像进行多级分解，提取低频与高频系数构建特征向量，通过特征距离计算实现图像相似度匹配，适用于图像识别与检索场景。

详 情 说 明

基于多尺度小波特征提取的图像匹配算法

项目介绍

本项目实现了一种基于小波变换多分辨率特性的图像匹配算法。该算法通过对图像进行多级小波分解，提取低频近似系数和高频细节系数构建特征向量，利用特征距离计算实现图像间相似性度量。算法对旋转、缩放和光照变化具有一定鲁棒性，适用于图像检索、目标识别等应用场景。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用二维离散小波变换进行多级分解，充分捕获图像在不同尺度下的特征信息
• 鲁棒性匹配：基于小波系数的特征表示对图像旋转、缩放和光照变化具有一定的适应性
• 可视化分析：提供多尺度分解结果和特征对比的可视化展示，便于算法效果分析
• 参数可配置：支持小波基函数选择（如db4、haar等）和分解层数调整

使用方法

1. 准备输入图像：参考图像和待匹配图像均需为256×256像素的灰度图像（.jpg/.png格式）
2. 设置参数：选择小波基类型（默认'db4'）和分解层数（默认3层）
3. 运行程序：执行主程序开始图像匹配计算
4. 查看结果：获取匹配相似度得分、特征对比图、匹配报告和多尺度分解可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件集成了完整的图像匹配流程，包含图像读取与预处理、小波多尺度分解计算、特征向量构建与归一化处理、相似度匹配算法实现，以及结果可视化与报告生成等核心功能模块。