基于sift算法的圖像匹配matlab實(shí)現(xiàn)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上(1) 尺度不變特征變換（SIFT算法）概要 是一種計(jì)算機(jī)視覺的算法，用來偵測與描述影像中的局部性特征，它在空間尺度中尋找極值點(diǎn)，并提取出其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量。 此算法由 David Lowe 在1999年所發(fā)表，2004年完善總結(jié)。其應(yīng)用范圍包含物體辨識、機(jī)器人地圖感知與導(dǎo)航、影像縫合、3D模型建立、手勢辨識、影像追蹤和動(dòng)作比對。此算法有其專利，專利擁有者為 。局部影像特征的描述與偵測可以幫助辨識物體，SIFT 特征是基于物體上的一些局部外觀的興趣點(diǎn)而與影像的大小和旋轉(zhuǎn)無關(guān)。 對于光線、噪聲、些微視角改變的容忍度也相當(dāng)高。基于這些特性，它們是高度顯著而且相對容易

2、擷取，在母數(shù)龐大的特征數(shù)據(jù)庫中，很容易辨識物體而且鮮有誤認(rèn)。使用 SIFT特征描述對于部分物體遮蔽的偵測率也相當(dāng)高，甚至只需要3個(gè)以上的SIFT物體特征就足以計(jì)算出位置與方位。在現(xiàn)今的電腦硬件速度下和小型的特征數(shù)據(jù)庫條件下，辨識速度可接近即時(shí)運(yùn)算。SIFT特征的信息量大，適合在海量數(shù)據(jù)庫中快速準(zhǔn)確匹配。(2 ) Matlab代碼主要功能函數(shù)如下： match.m：測試程序 功能：該函數(shù)讀入兩幅（灰度）圖像，找出各自的 SIFT 特征, 并顯示兩連接兩幅圖像中被匹配的特征點(diǎn)（關(guān)鍵特征點(diǎn)（the matched keypoints）直線（將對應(yīng)特征點(diǎn)進(jìn)行連接）。判斷匹配的準(zhǔn)則是匹配距離小于dist

3、Ratio倍于下一個(gè)最近匹配的距離（ A match is accepted only if its distance is less than distRatio times the distance to the second closest match. 該程序返回顯示的匹配對的數(shù)量。（ It returns the number of matches displayed.） 調(diào)用實(shí)例： match('desk.jpg','book.jpg'); ( 假如，想測試一個(gè)含有一本書的桌面的圖像 和一本書的圖像之間特征匹配） 調(diào)用方法和參數(shù)描述：略。 注意：（1

4、）圖像為灰度圖像，如果是彩色圖像，應(yīng)該在調(diào)用前利用rgb2gray轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 （2）參數(shù)distRatio 為控制匹配點(diǎn)數(shù)量的系數(shù)，這里取 0.6，該參數(shù)決定了匹配點(diǎn)的數(shù)量，在Match.m文件中調(diào)整該參數(shù)，獲得最合適的匹配點(diǎn)數(shù)量。 sift.m :尺度不變特征變換（SIFT算法）的核心算法程序 功能：該函數(shù)讀入灰度圖像，返回SIFT 特征關(guān)鍵點(diǎn)（ SIFT keypoints.） 調(diào)用方法和參數(shù)描述：調(diào)用方式：image, descriptors, locs = sift(imageFile)輸入?yún)?shù)（ Input parameters）:imageFile: 圖像文件名. 輸出或返回

5、參數(shù)（ Returned）: image: 是具有double format格式的圖像矩陣 descriptors:一個(gè) K-by-128的矩陣x, 其中每行是針對找到的個(gè)關(guān)鍵特征點(diǎn)（the K keypoints）的不變量描述子. 這個(gè)描述子（descriptor）是一個(gè)擁有個(gè)數(shù)值并歸一化為單位長度向量. locs: 是K-by-4 矩陣, 其中的每一行具有四個(gè)數(shù)值，表示關(guān)鍵點(diǎn)位置信息 (在圖像中的行坐標(biāo)，列坐標(biāo)（row, column) ，注意，一般圖像的左上角為坐標(biāo)原點(diǎn)）, 尺度scale，高斯尺度空間的參數(shù)，其中該參數(shù)也決定了frame(結(jié)構(gòu)）確定的圖像disk的大小, 最后一個(gè)參數(shù)是方向orientation). 方向參數(shù)的范圍是-PI, PI 單位為弧度. appendimages.m: 該函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)新的圖像分別包含兩個(gè)匹配的圖像和他們之間的匹配對的連接直線.(3) 實(shí)際案例執(zhí)行結(jié)果： 程序代碼使用matlab和c混合編程