MATLAB实现的GLOH算法尺度与仿射不变兴趣点检测系统

资 源 简 介

本项目基于Mikolajczyk于2004年提出的GLOH算法，使用MATLAB实现了具有尺度和仿射不变性的图像兴趣点检测功能。系统能自动提取并描述关键点，适用于复杂场景的图像匹配与分析。

详 情 说 明

基于GLOH算法的尺度与仿射不变兴趣点检测系统

项目介绍

本项目实现了Mikolajczyk于2004年提出的GLOH（Gradient Location-Orientation Histogram）算法，用于提取图像中具有尺度和仿射不变性的兴趣点。该系统能够自动检测图像中的关键特征点，并生成具有旋转、尺度、光照和视角变化鲁棒性的特征描述符。通过改进SIFT的描述符结构，采用对数极坐标分箱方式显著提高了特征区分度和匹配精度。

功能特性

• 尺度不变性检测：通过高斯差分金字塔实现稳定的关键点位置检测
• 方向自适应：基于局部梯度方向直方图确定特征点主导方向
• 高区分度描述符：采用放射状扇区分割的对数极坐标梯度方向直方图构建特征向量
• 多图像处理：支持单张或多张图像的批量特征提取和匹配分析
• 参数可配置：提供灵活的尺度空间层数、特征点数量阈值等参数设置
• 可视化输出：生成标注特征点位置的结果图像和匹配统计报告

使用方法

输入要求

• 单张或多张灰度图像（uint8格式，支持jpg、png、bmp等常见格式）
• 可选参数配置：尺度空间层数、特征点数量阈值、描述符维数（默认128维）
• 可选图像预处理参数：高斯平滑系数、对比度增强参数

输出结果

• 兴趣点坐标矩阵（N×2，包含x,y坐标）
• 特征描述符矩阵（N×128，每个特征点对应的描述向量）
• 兴趣点尺度与方向信息矩阵（N×3，包含尺度、主方向角度）
• 可视化结果图像（标注特征点位置的原始图像）
• 特征匹配报告（多图像输入时的匹配对统计）

基本操作流程

1. 准备输入图像文件
2. 设置相关算法参数（如使用默认参数可跳过）
3. 运行主程序启动特征检测
4. 查看生成的文本结果和可视化图像
5. 分析特征匹配报告（多图像情况下）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像输入与预处理、尺度空间构建、关键点检测与精确定位、特征方向分配、GLOH描述符计算以及结果输出与可视化功能。该文件整合了算法各模块的协同工作，提供了完整的特征提取解决方案，用户可通过参数调整优化检测性能。