MATLAB多视角抗尺度变换特征点提取系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的多视角图像特征点提取系统，具备尺度不变性和鲁棒性，可自动化识别图像关键点，适用于多视角匹配、三维重建等计算机视觉任务。

详 情 说 明

多视角抗尺度变换特征点提取系统

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了一套多视角图像的鲁棒性特征点提取系统。核心目标是在不同拍摄角度及尺度变化的图像中，稳定地提取具有尺度不变性的关键特征点。系统采用经典的SIFT算法，结合多视角图像配准技术，为多视角图像匹配、三维重建等计算机视觉任务提供可靠的特征数据支持。

功能特性

• 多视角适应性：能够有效处理来自不同拍摄角度的图像序列。
• 尺度不变性：基于尺度空间极值检测，确保特征点对图像尺度变化具有强鲁棒性。
• 自动化提取：自动识别并提取图像中的关键特征点及其描述子。
• 丰富输出：提供特征点坐标、SIFT描述子、尺度及方向信息，并生成特征点可视化图像。

使用方法

1. 准备输入图像：将至少2张不同角度的图像（JPEG、PNG、BMP格式，建议分辨率不低于640x480）放置在指定输入目录。
2. （可选）设置参数：根据需要调整尺度变换等相关参数。
3. 运行主程序：执行主函数，系统将自动处理图像序列。
4. 获取输出结果：程序运行后，将生成：

- 特征点坐标矩阵（N×2维） - 特征点描述子矩阵（N×128维SIFT特征向量） - 特征点尺度与方向信息（N×1维数组各一） - 标注特征点位置的可视化结果图像

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a或更高版本
• 工具包：需要Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、尺度空间构建与极值点检测、特征点精确定位与过滤、特征方向分配与描述子生成，以及最终的特征点匹配可视化与结果输出。该文件作为系统入口，协调各算法模块完成从图像输入到特征数据输出的完整管线。