MATLAB实现的SIFT图像特征提取与匹配系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典的SIFT算法，能够自动检测图像的关键点并提取具有尺度不变性和旋转不变性的特征描述符。系统支持多尺度处理，适用于图像匹配、物体识别等计算机视觉任务，代码结构清晰且易于扩展。

详 情 说 明

基于SIFT算法的图像特征提取与匹配系统

项目介绍

本项目完整实现了经典的SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 特征提取算法。该系统能够从输入图像中检测关键点并生成具有尺度不变性和旋转不变性的128维特征描述符，适用于图像匹配、物体识别等计算机视觉任务。实现过程涵盖了多尺度空间构建、高斯差分金字塔极值检测、关键点精确定位与筛选、方向分配以及特征向量生成等完整技术流程。

功能特性

• 尺度空间极值检测：通过构建高斯金字塔和高斯差分金字塔，在不同尺度空间检测稳定的关键点
• 关键点精确定位：通过三维二次函数拟合精确确定关键点位置和尺度，并过滤低对比度和边缘响应点
• 特征描述符生成：为每个关键点分配主方向，生成具有旋转不变性的128维特征向量
• 多图像支持：支持单张或多张图像输入，可进行特征匹配分析
• 参数可调：提供关键点数量阈值、特征尺度参数、对比度阈值等可调参数
• 结果可视化：生成关键点标注图像和特征匹配连线图

使用方法

1. 单张图像特征提取：

- 输入RGB或灰度图像（建议尺寸不低于100×100像素） - 系统输出关键点坐标矩阵（N×4，包含x,y坐标、尺度和方向）和128维特征描述符矩阵（N×128） - 生成关键点可视化图像，标注特征点位置和方向

1. 多图像特征匹配：

- 输入多张相关图像 - 系统自动提取各图像特征并进行匹配 - 输出特征匹配结果显示图，展示图像间的匹配连线关系

1. 参数调整：

- 可通过修改参数设置调整关键点数量阈值、特征尺度参数、对比度阈值等 - 优化特征提取效果以适应不同的应用场景

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：4GB以上（处理大图像时需要更大内存）

文件说明

主程序文件实现了完整的SIFT特征提取流程，包括图像预处理、尺度空间构建、高斯差分金字塔计算、关键点检测与精定位、方向直方图生成以及128维特征描述符计算。同时具备多图像输入处理能力，可执行特征匹配分析并生成可视化结果。该文件整合了所有核心算法模块，提供了完整的用户接口和参数配置选项。