MATLAB多模态图像匹配系统：归一化互相关、Hausdorff距离与不变矩算法集成

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了三种经典图像匹配算法：归一化互相关（亮度稳定场景）、Hausdorff距离（形状特征匹配）和不变矩方法。系统支持多模态图像相似度计算与精确定位，适用于不同特征的匹配需求。

详 情 说 明

多模态图像匹配系统

项目介绍

本项目实现了一个集成三种经典图像匹配算法的多模态图像匹配系统。系统通过对归一化互相关（NCC）、改进Hausdorff距离和图像不变矩三种算法的整合，为不同特征的图像提供灵活的相似度计算和匹配定位解决方案。该系统适用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域的研究与应用。

功能特性

• 多算法集成：同时支持三种经典图像匹配算法，满足不同场景需求
• 鲁棒性强：Hausdorff距离算法对噪声和部分遮挡具有良好鲁棒性
• 几何不变性：不变矩算法能够有效处理旋转、缩放等几何变换
• 可视化输出：提供匹配结果的可视化展示，直观显示匹配区域
• 性能分析：输出算法计算时间和匹配置信度等辅助数据

使用方法

1. 准备输入数据：

- 基准图像：512×512像素灰度图像（匹配模板） - 待匹配图像：1024×1024像素灰度图像（搜索区域）

1. 设置参数：

- 算法选择：输入1（NCC）、2（Hausdorff距离）或3（不变矩） - 匹配阈值：0-1范围内的相似度阈值（可选）

1. 运行系统：执行主程序开始匹配计算

1. 获取输出结果：

- 匹配位置坐标(x,y) - 相似度得分 - 标注匹配区域的可视化图像 - 算法性能数据

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像数据的读取与预处理、算法选择与参数配置、三种匹配算法的具体执行、相似度计算与结果分析、匹配位置的精确定位，以及最终结果的可视化输出和性能数据的生成。该文件协调各功能模块的协同工作，确保整个匹配流程的顺畅执行。