基于SIFT算法的MATLAB图像特征匹配与识别演示程序

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的图像SIFT特征点提取、匹配与识别功能。通过运行face.m文件，可对输入图像进行特征检测、描述符计算及可视化，支持两幅图像的相似区域匹配与结果展示。

详 情 说 明

基于SIFT算法的图像特征点匹配与识别演示程序

项目介绍

本项目是一个基于SIFT（尺度不变特征变换）算法的图像特征点匹配与识别演示程序。通过实现SIFT特征提取、关键点描述符计算和特征匹配等功能，能够对输入的图像进行特征分析，并在不同图像间建立特征对应关系，实现相似区域的识别与可视化展示。

功能特性

• 特征点检测与提取：自动检测图像中的SIFT特征关键点
• 描述符计算：为每个特征点生成具有尺度、旋转不变性的描述符
• 特征匹配：支持两幅图像之间的特征点匹配与相似度计算
• 可视化展示：

- 单图像模式：显示带特征点标记的可视化图像（红色圆圈标注） - 双图像模式：显示特征匹配连线及识别结果对比

• 匹配度评估：提供相似特征数量统计和匹配置信度评分

使用方法

1. 单图像特征提取模式：

- 运行程序并选择单张图像文件 - 程序将显示带有SIFT特征点标记的结果图像 - 同时生成特征描述符数据矩阵

1. 双图像匹配模式：

- 运行程序并依次选择两张待匹配图像 - 程序将显示特征匹配结果图，包含两幅图像间的匹配连线 - 输出匹配度评分（相似特征数量及匹配置信度）

输入要求：

• 支持常见图像格式：JPG、PNG、BMP
• 建议图像尺寸不超过1024×1024像素
• 单张或双张图像输入模式

输出结果：

• 带特征点标记的可视化图像
• 特征匹配结果对比图
• 特征描述符数据矩阵
• 匹配度评分报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存处理图像数据（建议4GB以上）

文件说明

主程序文件实现了图像读取与预处理、SIFT特征点检测、特征描述符计算、特征匹配与筛选、结果可视化展示以及匹配度评估等核心功能，是整个演示程序的功能调度与执行中心。