用于图像特征点的匹配

资 源 简 介

用于图像特征点的匹配

详 情 说 明

David Lowe提出的SIFT（尺度不变特征变换）算法是计算机视觉领域里程碑式的特征点匹配方法。该MATLAB程序实现了从图像中提取具有旋转、尺度、光照不变性的关键点，并通过特征描述子进行高精度匹配的核心流程。

算法首先通过高斯差分金字塔检测极值点定位关键点位置，接着用梯度方向直方图赋予每个关键点主方向以保证旋转不变性。生成128维特征向量时，采用局部梯度统计的归一化处理，使描述子对光照变化具有鲁棒性。匹配阶段通过最近邻搜索计算特征向量间的欧氏距离，结合Lowe提出的比值测试法剔除误匹配，最终输出具有几何不变性的可靠匹配对。

该实现保留了SIFT算法的核心优势：特征点在高斯尺度空间的精确定位、基于梯度统计的特征描述、以及高效的最近邻匹配策略。这些特性使其在物体识别、三维重建、图像拼接等场景中展现出强大的匹配能力。