基于MATLAB的SHIFT不变特征变换图像特征提取与匹配算法实现

资 源 简 介

本项目实现完整的SHIFT算法，支持图像局部特征检测与描述。通过高斯差分空间极值点检测和特征向量构造，实现尺度/旋转不变性匹配。适用于图像配准、目标识别等计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于SHIFT不变特征变换的图像特征提取与匹配算法实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的SHIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法，主要用于图像局部特征检测和描述。该系统能够从输入图像中检测稳定的特征点，并计算具有尺度不变性和旋转不变性的特征描述符。项目支持特征点可视化、特征匹配对比及算法性能评估功能，可作为图像识别、目标跟踪等计算机视觉任务的基准算法比较工具。

功能特性

• 尺度不变特征检测：通过高斯差分金字塔构建与极值点检测，实现稳定的特征点定位
• 特征点精确定位：采用亚像素级精确定位技术，提高特征点定位准确性
• 方向分配机制：为每个特征点分配主方向，确保特征描述符的旋转不变性
• 高维描述符生成：生成128维特征描述符向量，具有较强的区分能力
• 可视化功能：支持特征点在原图上的可视化标记
• 特征匹配：提供图像对之间的特征匹配对比功能
• 性能评估：包含重复性、匹配精度等算法性能评估指标

使用方法

基本操作

1. 准备输入图像（支持jpg、png、bmp格式的灰度图像）
2. 根据需要调整参数配置（尺度空间层数、特征点阈值、描述符维度等）
3. 运行主程序进行特征提取
4. 查看输出的特征点坐标、尺度信息和描述符向量
5. 使用可视化功能观察特征点检测结果

特征匹配

• 对于需要比较的图像对，提供参考图像和待匹配图像
• 系统将自动计算特征匹配结果并生成匹配图
• 可获取匹配精度等性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理高分辨率图像）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件包含了项目的核心功能实现，主要承担图像特征提取与匹配的完整流程控制。具体实现了高斯差分金字塔的构建与极值点检测机制，完成了特征点的精确定位与方向分配功能，并负责生成具有尺度不变性的高维特征描述符。同时集成了特征点可视化展示模块，提供了特征匹配对比分析能力，以及算法性能评估指标的计算与输出。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块的协同工作。