MATLAB SIFT图像匹配系统 - 混合编程实现

资 源 简 介

本项目基于SIFT算法开发，采用MATLAB与C++混合编程技术，高效实现多幅图像的尺度不变特征检测、描述子提取与精准匹配，适用于存在缩放、旋转等复杂场景的图像比对任务。

详 情 说 明

基于SIFT特征的多语言混合编程图像匹配系统

项目介绍

本项目实现了一个基于SIFT（尺度不变特征变换）算法的图像匹配系统。系统采用MATLAB与C++混合编程技术，通过MEX接口高效调用C++实现的SIFT核心算法，能够准确、快速地完成两幅或多幅图像之间的特征点检测、描述子提取与匹配。该系统对存在尺度缩放、旋转变化及光照差异的图像具有优异的鲁棒性，可广泛应用于计算机视觉、遥感图像处理、物体识别等领域。

功能特性

• 高精度特征匹配：基于经典的SIFT算法，具备尺度、旋转和光照不变性。
• 混合编程优化：核心计算密集型任务（SIFT特征提取）由C++实现并通过MEX接口集成，兼具MATLAB开发便捷性与C++执行高效性。
• 鲁棒误匹配剔除：集成RANSAC（随机抽样一致）算法，有效剔除错误匹配点对，提升匹配可靠性。
• 灵活的参数配置：支持用户自定义特征点数量阈值、匹配距离比等关键参数，以适应不同应用场景。
• 全面的结果输出：提供匹配结果可视化图像、特征点坐标与匹配得分、以及包含内点数量和匹配正确率等指标的详细评估报告。

使用方法

1. 准备图像：将待匹配的源图像文件（如JPEG、PNG、BMP格式）放置于指定目录。
2. 配置参数（可选）：根据需要修改相关脚本中的匹配参数（如特征点数量、匹配阈值等）。
3. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主程序脚本。
4. 获取结果：程序执行完毕后，将生成可视化的匹配结果图、包含特征点数据的文本文件以及匹配精度评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• MATLAB：版本 R2016b 或更高版本（需具备配置MEX编译环境的能力）。
• C++编译器：与MATLAB版本兼容的C++编译器（如Microsoft Visual C++、GCC等），用于编译MEX文件。

文件说明

主程序文件整合了图像匹配的核心流程。它首先负责读取输入的图像数据，随后通过调用底层混合编程模块执行SIFT特征检测与描述子计算，并完成初步的特征匹配。在此基础上，它进一步利用RANSAC算法对匹配结果进行优化，筛选出可靠的内点。最终，该文件承担结果输出的任务，包括生成直观的可视化图像、记录详细的匹配点对坐标信息，并计算与输出匹配精度的各项统计指标。