MATLAB实现的基于形状上下文（Shape Context）的形状配准算法

资 源 简 介

该项目利用MATLAB复现了Belongie等人提出的形状上下文算法。通过提取轮廓点特征，构建相似度矩阵，结合匈牙利算法实现点对匹配，并使用薄板样条变换完成非刚性配准。适用于二维形状分析、图像配准等领域。

详 情 说 明

基于形状上下文（Shape Context）的形状配准算法实现与论文复现

项目介绍

本项目完整复现了Belongie等人提出的经典形状匹配算法，采用形状上下文特征描述子实现二维形状的点匹配和配准。通过提取轮廓点的形状上下文特征，建立点对相似度矩阵，运用匈牙利算法寻找最优匹配点对，最终通过薄板样条变换完成非刚性形状配准。该项目适用于图像分析、目标识别和形状比对等领域。

功能特性

• 形状上下文特征提取：高效计算轮廓点的形状上下文特征描述子
• 双边匹配优化：采用匈牙利算法实现最优点对匹配
• 非刚性配准：基于薄板样条变换（TPS）实现精确形状对齐
• 多格式输入支持：支持二值轮廓图像和直接点集输入
• 可视化输出：提供特征可视化和配准效果对比图
• 误差评估：输出多种配准误差度量指标

使用方法

输入数据准备

1. 图像输入模式：准备源形状和目标形状的二值轮廓图像（PNG/JPG格式）
2. 点集输入模式：直接提供两组二维点集（N×2和M×2矩阵）

参数配置（可选）

可调整特征直方图分箱数、匹配阈值等配准参数

运行配准

执行主程序即可获得完整的配准结果

输出结果

• 点对匹配结果矩阵（K×2）
• 配准后的源形状点集（N×2矩阵）
• 形状上下文特征可视化图形
• 配准效果对比图
• 配准误差度量指标（Hausdorff距离、均方误差等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了完整的形状配准流水线，实现了从轮廓点提取、形状上下文特征计算、相似度矩阵构建、匈牙利算法匹配到薄板样条变换配准的全流程功能，同时包含结果可视化和误差评估模块，为用户提供一站式的形状匹配解决方案。