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基于SIFT算法的MATLAB图像特征提取与匹配系统
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资 源 简 介
本项目实现完整的SIFT特征提取算法，包括高斯金字塔构建、关键点检测和特征描述子生成。支持图像特征匹配，具备尺度和旋转不变性。适用于图像识别、三维重建等计算机视觉应用。
详 情 说 明
基于SIFT算法的图像特征提取与匹配系统
项目介绍
本项目实现了一个完整的SIFT（尺度不变特征变换）特征提取与匹配系统。系统能够自动检测图像中的关键点，生成具有尺度不变性和旋转不变性的特征描述子，并提供图像特征匹配功能。该系统涵盖了高斯金字塔构建、关键点检测与精确定位、方向分配以及特征描述子生成等SIFT算法的核心流程，保证了特征提取的准确性和鲁棒性。功能特性
- 尺度空间极值检测：通过构建高斯差分金字塔来检测稳定的关键点位置。
- 关键点精确定位：通过三维二次函数拟合，精确确定关键点的位置和尺度，并消除低对比度或不稳定的边缘响应点。
- 特征描述子生成：为每个关键点分配主方向，并生成128维的特征描述子向量，确保其旋转不变性。
- 图像特征匹配：基于特征描述子之间的欧氏距离，实现两幅图像之间的特征匹配，并生成匹配结果的可视化图像。
使用方法
- 准备图像：将待处理的图像（支持JPG、PNG、BMP等常见格式）放置在项目目录下。为保证计算效率，建议图像尺寸不超过800x600像素。
- 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动进行特征提取与匹配流程。
- 查看结果：程序运行结束后，将在命令行输出关键点信息（坐标、尺度、主方向等），并显示或保存特征匹配的可视化结果图像。
系统要求
- 操作系统：Windows / Linux / macOS
- 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
- 硬件建议：至少4GB内存，用于处理较大尺寸的图像
