基于Harris角点检测的MATLAB图像匹配检索系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB实现基于Harris角点检测的图像检索功能，通过提取查询图像与目标图像的角点特征，结合特征描述符进行高效匹配，适用于图像相似性检索与比对场景。

详 情 说 明

基于Harris角点检测的图像匹配检索系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Harris兴趣点检测的图像检索系统。系统通过对查询图像和目标图像集进行Harris角点特征提取，利用图像灰度值变化梯度识别角点特征，采用SIFT特征描述符进行编码，并通过特征匹配算法计算相似度，最终返回最相似的图像结果并可视化匹配点对。

功能特性

• Harris角点检测：采用经典的Harris算法检测图像中的角点特征
• SIFT特征描述：使用SIFT描述符对检测到的角点进行特征编码
• 特征匹配：基于欧氏距离计算特征相似度，实现图像匹配
• 结果排序：按匹配相似度对目标图像进行排序展示
• 可视化显示：提供角点检测结果和特征点匹配关系的可视化输出

使用方法

1. 准备输入数据：

- 查询图像：支持RGB或灰度图像（jpg、png、bmp等格式） - 目标图像集：指定包含待检索图像的文件夹路径

1. 参数设置（可选）：

- 角点检测阈值：控制角点检测的敏感度 - 匹配距离阈值：调整特征匹配的严格程度

1. 运行系统：

执行主程序开始图像检索过程

1. 查看输出结果：

- 匹配结果排名列表：显示按相似度排序的图像文件名及得分 - 特征点匹配可视化：查询图像与最优匹配图像的匹配点对图示 - 角点检测结果图：标注检测角点的原始图像 - 匹配详细数据：包含匹配点坐标和特征描述符的详细信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存处理目标图像集（建议4GB以上）

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度功能，包括图像输入处理、参数配置管理、角点特征检测流程控制、特征匹配算法执行、相似度计算与排序逻辑、结果可视化生成以及最终检索输出的整合与展示。