MATLAB实现基于SIFT特征与词袋模型的图像特征提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种图像特征提取系统。训练阶段(centr3模块)可从指定文件夹读取图像，提取每张图像的128维SIFT特征描述子，并通过K-means聚类构建视觉词袋模型，为图像分类与检索任务提供基础技术支持。

详 情 说 明

基于SIFT特征与词袋模型的图像特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个基于SIFT特征和词袋模型的图像特征提取系统。系统分为训练和特征提取两个阶段：训练阶段通过K-means聚类生成视觉单词表；特征提取阶段利用单词表将图像转换为固定维度的词袋特征向量。该系统可用于图像检索、分类等计算机视觉任务的基础特征表示。

功能特性

• SIFT特征提取：使用尺度不变特征变换算法提取图像的局部特征描述子
• 视觉词典构建：采用K-means聚类算法对训练图像的SIFT特征进行聚类，生成视觉单词表
• 词袋向量生成：将新图像的SIFT特征映射到视觉单词，统计频率生成特征向量
• 标准化输出：生成可直接用于机器学习算法的特征文件格式

使用方法

训练阶段

1. 准备训练图像数据集，放置在指定文件夹中
2. 设置视觉单词数量（聚类中心数）
3. 运行训练程序，系统将：

- 自动读取所有训练图像 - 提取每张图像的SIFT特征 - 使用K-means聚类生成视觉单词表 - 保存单词表文件（.mat格式）

特征提取阶段

1. 准备待处理图像（单张或文件夹）
2. 加载训练阶段生成的单词表文件
3. 运行特征提取程序，系统将：

- 对输入图像提取SIFT特征 - 基于单词表进行特征量化 - 生成词袋特征向量 - 输出文本格式的特征文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 支持常见图像格式：JPG、PNG、BMP等

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心流程控制，包括训练和特征提取两个主要模式的调度。它负责协调图像读取、SIFT特征检测、K-means聚类执行、视觉词典构建以及词袋向量生成等关键环节，同时处理参数设置、文件输入输出和结果保存等辅助功能，确保整个特征提取流程的完整执行。