MATLAB傅立叶-梅林变换图像处理工具箱

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了傅立叶-梅林变换（FMT）算法，提供图像特征匹配与几何变换分析功能。支持旋转、缩放等变换的鲁棒计算，适用于图像处理与模式识别任务。

详 情 说 明

基于傅立叶-梅林变换的图像特征匹配与处理工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的傅立叶-梅林变换（Fourier-Mellin Transform, FMT）算法工具箱，专注于图像处理领域的特征匹配和几何变换分析。通过结合快速傅立叶变换、极坐标转换和相位相关分析等技术，为图像配准、水印处理等应用提供鲁棒的解决方案。

功能特性

• 傅立叶-梅林变换计算：实现高效的FMT算法，提取图像的旋转和缩放不变特征
• 几何变换鲁棒匹配：支持旋转、缩放等变换下的图像特征匹配，具有较强的抗几何失真能力
• 水印处理框架：提供完整的水印嵌入和检测算法，适用于版权保护应用
• 仿射变换参数估计：准确估计图像间的几何变换参数（旋转角度、缩放比例等）
• 图像配准与相似度分析：实现高精度图像配准，并提供匹配置信度评估

使用方法

基本图像匹配

% 读取源图像和参考图像 source_img = imread('source.jpg'); reference_img = imread('reference.jpg');

% 执行傅立叶-梅林变换匹配 [transform_params, similarity_score] = FMT_match(source_img, reference_img);

% 输出匹配结果 disp(['旋转角度: ', num2str(transform_params.rotation)]); disp(['缩放比例: ', num2str(transform_params.scale)]); disp(['相似度得分: ', num2str(similarity_score)]);

水印处理

% 嵌入水印 watermarked_img = embed_watermark(original_img, watermark_data);

% 检测水印 [detection_result, probability] = detect_watermark(watermarked_img);

图像配准

% 执行图像配准 [registered_img, transform_spectrum] = image_registration(source_img, target_img);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Signal Processing Toolbox

• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

项目中主程序文件整合了工具箱的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、傅立叶-梅林变换计算、几何变换参数估计、相位相关分析、水印嵌入与检测算法执行、图像配准操作以及结果可视化与输出等关键功能模块，为用户提供一体化的图像特征匹配与处理解决方案。