MATLAB实现基于Harris角点检测与SIFT特征描述符的图像匹配系统

资 源 简 介

本MATLAB项目集成Harris角点检测与SIFT特征描述算法，可自动提取图像关键点并生成鲁棒特征描述符。系统支持多尺度特征匹配，适用于图像配准、目标识别等计算机视觉任务，提供完整的特征匹配可视化界面。

详 情 说 明

基于Harris角点检测与SIFT特征描述符的图像关键点提取与匹配系统

项目介绍

本项目实现了一种结合Harris角点检测算法和SIFT特征描述符的图像特征提取与描述方案。系统首先通过Harris角点检测器识别图像中的显著角点特征，随后利用SIFT算法构建这些关键点的尺度不变描述符。该系统能够有效处理图像的旋转、尺度变化和光照变化，为后续的图像匹配、目标识别和三维重建等计算机视觉任务提供稳定的特征基础。

功能特性

• Harris角点检测：采用Harris角点检测算法识别图像中的角点特征
• SIFT特征描述：为每个检测到的关键点生成128维的尺度不变特征描述符
• 多尺度分析：通过图像金字塔技术实现对不同尺度图像的特征分析
• 鲁棒性强：对图像旋转、尺度变化和光照变化具有较好的不变性
• 可视化输出：可生成带有关键点标记的可视化结果图像
• 数据导出：支持将关键点坐标和特征描述符导出为MATLAB数据文件

使用方法

1. 准备输入图像（支持JPEG、PNG、BMP等常见格式）
2. 运行主程序，系统将自动进行以下处理：

- 图像灰度化处理（如输入为彩色图像） - Harris角点检测 - SIFT特征描述符提取

1. 查看输出结果：

- 关键点坐标位置信息 - 每个关键点的128维特征向量 - 可选的可视化标记图像 - 可导出的MATLAB数据文件

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、Harris角点检测算法的实现、SIFT特征描述符的构建、关键点与特征向量的存储管理，以及结果可视化功能的集成。该文件通过协调各算法模块的协作，完成了从图像输入到特征输出的完整处理链条，并提供了数据导出和结果展示的能力。