MATLAB实现基于形状上下文的高精度形状配准系统

资 源 简 介

本项目基于经典形状上下文算法，实现对非刚性形状的高效配准。支持特征提取、匹配优化和形变建模，适用于图像分析和模式识别任务，提供简洁的MATLAB代码与示例。

详 情 说 明

基于形状上下文的高精度形状配准系统

项目介绍

本项目实现了论文《Shape Matching and Object Recognition using Shape Contexts》中提出的经典算法，提供了一种高效的非刚性形状配准解决方案。系统通过提取形状轮廓的关键点并计算其形状上下文特征，利用匈牙利算法建立形状间的最优对应关系，最终通过薄板样条（TPS）变换实现高精度的非刚性对齐。可广泛应用于图像匹配、目标识别、医学图像分析等领域。

功能特性

• 形状上下文特征提取：自动检测形状边缘关键点并计算具有旋转、尺度不变性的形状上下文特征
• 智能匹配优化：采用匈牙利算法进行双边匹配，最小化形状间的匹配代价
• 非刚性变换：基于薄板样条（TPS）实现灵活的形状对齐，适应各种非刚性形变
• 多维度评估：提供Hausdorff距离、均方误差等多种配准误差指标
• 可视化展示：支持配准结果叠加显示、匹配点对连线及形变场可视化

使用方法

1. 准备输入图像：提供待配准的灰度或二值图像（PNG、JPG格式），图像应已包含清晰的形状轮廓
2. 运行配准程序：执行主程序，系统将自动完成特征提取、匹配和变换全过程
3. 查看输出结果：

- 配准前后的形状叠加对比图 - 匹配点对坐标列表及匹配代价 - 变换后的形状坐标及误差统计 - 可选的TPS参数和形变场可视化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括形状轮廓点的提取与采样、形状上下文特征的构建与匹配计算、基于匈牙利算法的最优对应点搜索、薄板样条变换模型的求解与应用，以及配准结果的可视化输出与误差评估指标的计算。