基于MATLAB的图像特征点匹配目标定位系统

资 源 简 介

本项目实现一个基于特征点检测与匹配的图像目标识别算法，支持尺度、旋转和光照变化下的稳定匹配。通过几何变换精确计算目标位置和方向，适用于工业检测和图像分析应用。

详 情 说 明

基于特征点匹配的图像目标定位系统

项目介绍

本项目实现了一个基于特征点检测与匹配的图像目标识别算法。系统能够自动检测参考图像中的关键特征点，并在目标图像中搜索匹配特征点，最终通过几何变换计算目标在图像中的精确位置和方向。该系统对于尺度变化、旋转和光照差异具有良好的鲁棒性，可广泛应用于目标跟踪、图像检索等计算机视觉场景。

功能特性

• 鲁棒特征匹配：采用SIFT（尺度不变特征变换）算法，确保在尺度、旋转和光照变化下的稳定匹配
• 精确几何验证：利用RANSAC（随机抽样一致）算法进行误匹配剔除，计算精确的仿射变换矩阵
• 多维度输出：提供目标位置坐标、旋转角度、匹配质量评估及变换参数等完整信息
• 可视化结果：生成标注匹配点和目标边界框的可视化图像，直观展示匹配效果

使用方法

输入参数

1. 参考图像：包含待匹配目标的RGB或灰度图像（支持jpg/png/bmp格式）
2. 目标图像：需要搜索目标的场景图像（支持jpg/png/bmp格式）
3. 匹配参数：

- 特征点匹配阈值（0-1区间，默认0.6） - RANSAC迭代次数（默认1000）

输出结果

1. 匹配可视化图像：在目标图像上标注匹配关键点和目标边界框
2. 位置信息：目标中心坐标(x,y)和旋转角度（度）
3. 匹配质量评估：匹配点数量、内点比例、匹配置信度得分
4. 变换矩阵：从参考图像到目标图像的仿射变换参数（3×3矩阵）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件封装了完整的图像目标定位流程，其核心功能包括：读取并预处理输入图像，执行SIFT特征点检测与描述符提取，进行双向特征匹配与误匹配剔除，通过RANSAC算法估算仿射变换矩阵，计算目标位置与方向参数，生成可视化结果并输出定位信息。