基于SIFT算子的MATLAB双图像特征点自动匹配系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了双图像的自动化特征点检测与匹配。通过SIFT算法提取特征点并计算描述符相似性，系统能够高效完成匹配，并提供直观的可视化结果。适用于图像匹配、计算机视觉等应用场景。

详 情 说 明

基于SIFT算子的双图像特征点自动匹配及可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个高效、自动化的双图像特征点匹配系统。核心是利用SIFT（尺度不变特征变换）算法，对输入的两幅图像进行特征点检测、描述符生成与相似性匹配，并直观展示匹配结果。该系统可广泛应用于图像配准、物体识别、三维重建等计算机视觉任务中。

功能特性

• 自动化流程：从图像输入到结果可视化，实现全自动处理。
• SIFT特征提取：利用经典的SIFT算法提取稳定、对尺度和旋转不变的特征点及描述符。
• 特征点匹配：基于特征描述符的相似度（如最近邻距离比）进行稳健匹配。
• 可视化展示：在叠加图像上清晰标注特征点位置，并用连线显示匹配对。
• 匹配评估：提供匹配点数量、匹配正确率等量化指标，用于评估匹配质量。
• 参数可调：支持对SIFT特征点数量、匹配阈值等关键参数进行灵活配置。

使用方法

1. 准备图像：准备两幅待匹配的RGB或灰度图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）。
2. 配置参数（可选）：根据需要，调整SIFT特征点检测和匹配的相关参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成特征提取、匹配和可视化全过程。
4. 查看结果：系统将输出匹配结果图像、特征点坐标、描述符数据以及匹配质量统计报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 内存建议：不少于4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与控制功能。它主要负责读取用户输入的图像数据，调用SIFT特征检测模块对两幅图像分别进行处理以获取关键点与描述符，继而执行特征匹配算法来建立特征点间的对应关系，并最终驱动可视化模块生成带有匹配连线的结果图，同时计算并输出匹配数量的统计信息。