基于MATLAB的尺度不变特征图像匹配系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现SIFT算法，实现图像特征点的尺度不变性提取、特征描述符生成以及图像间的鲁棒匹配。适用于目标识别、图像拼接和计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于尺度不变特征的图像匹配系统（SIFT-based Image Matching System）

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了经典的SIFT（Scale- Invariant Feature Transform）算法，构建了一个完整的图像匹配系统。系统能够从输入的图像中提取对尺度、旋转和亮度变化保持鲁棒性的局部特征，并实现高精度的图像间特征匹配。该系统适用于图像拼接、目标识别、三维重建等多种计算机视觉任务。

功能特性

• 尺度不变特征提取：通过构建高斯金字塔和差分金字塔（DoG）检测稳定的关键点
• 旋转不变描述符：为每个特征点分配主方向并生成128维SIFT特征描述符
• 鲁棒特征匹配：基于最近邻距离比策略进行初步匹配，并结合误匹配剔除提高匹配精度
• 可视化输出：生成并排显示匹配结果的图像，直观展示匹配效果
• 详细统计信息：提供特征点数量、匹配数量及匹配正确率等统计数据分析

使用方法

1. 准备输入图像：将待匹配的两幅图像转换为灰度格式（uint8矩阵），推荐分辨率为800x600或更高以确保特征丰富性
2. 设置参数：根据需要调整可选参数（如特征点检测阈值、匹配距离比率阈值等）
3. 运行系统：执行主程序开始图像匹配过程
4. 获取结果：系统将输出以下内容：

- 匹配结果可视化图像（两幅输入图像并排显示，匹配点间有连线标注） - 匹配点对坐标数据（N×4矩阵，每行为[x1, y1, x2, y2]） - 特征点统计信息（特征点数量、匹配数量及匹配正确率）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 推荐内存：4GB或以上（处理高分辨率图像时需要更大内存）

文件说明

主程序文件整合了本系统的全部核心功能，包括图像预处理、高斯金字塔构建、关键点检测与精确定位、特征方向分配、描述符生成、特征匹配以及结果可视化与输出。该文件作为系统入口，协调各算法模块的顺序执行，完成从图像输入到匹配结果输出的全流程处理。