sift+RANSAC完成两幅图像的特征提取和匹配

资 源 简 介

sift+RANSAC完成两幅图像的特征提取和匹配

详 情 说 明

SIFT（尺度不变特征变换）结合RANSAC（随机抽样一致）算法是计算机视觉中经典的图像特征匹配方法。以下是该方法的基本实现思路：

首先通过SIFT算法提取两幅图像的局部特征点。SIFT具有尺度不变性，能够检测图像中的关键点并生成对应的特征描述子。每个特征点包含位置、尺度和方向信息，128维的特征向量描述了关键点周围的局部图像特征。

然后采用最近邻匹配算法（如FLANN）对两幅图像的特征点进行初步匹配。由于存在误匹配，需要使用RANSAC算法进行筛选。RANSAC通过随机采样计算变换模型，找出符合模型的内点，剔除错误的匹配对。

匹配完成后，可以计算两幅图像间的单应性变换矩阵。利用这个变换矩阵，能够将较小图像在另一幅图像中的对应区域确定下来。最后使用矩形框标注出匹配区域，直观展示匹配效果。

plot.m文件应包含上述过程的实现，包括特征提取、匹配筛选、变换计算和可视化展示等步骤。这种方法广泛应用于图像拼接、目标识别和增强现实等领域。