基于sift特征提取的图像配准算法matlab仿真

1.算法描述

     SIFT 是一种从图像中提取独特不变特征的方法，其特点为基于图像的一些局部特征，而与图像整体的大小和旋转无关。并且该方法对于光照、噪声、仿射变换具有一定鲁棒性，同时能生成大量的特征点。SIFT (Scale-invariant feature transform)， 尺度不变特征转换，是一种图像局部特征提取算法，它通过在不同的尺度空间中寻找极值点（特征点，关键点）的精确定位和主方向，构建关键点描述符来提取特征。

 

       SIFT提取的关键点具有尺度不变性、旋转不变性，而且不会因光照、仿射变换和噪音等因素而干扰。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出、不会因光照、仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。

 

1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；

 

2. 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；

 

3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量；

 

4. 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；

 

5. 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

 

2.仿真效果预览

matlab2022a仿真结果如下：

 

 

 

 

 

3.MATLAB核心程序

 

frames = [] ;
descriptors = [] ;
 
% 
%   开始工作
%
fprintf('---------------------------- 开始 SIFT: 从图像中提取SIFT特征 ------------------------------\n') ; tic ; 
 
fprintf('SIFT: 用DoG构造尺度空间 ...\n') ; tic ; 
 
scalespace = do_gaussian(I,sigmaN,O,S,omin,-1,S+1,sigma0) ;
 
fprintf('                高斯尺度空间计时: (%.3f s)\n',toc) ; tic ; 
 
difofg = do_diffofg(scalespace) ;
 
fprintf('                构建相减尺度空间: (%.3f s)\n',toc) ;
 
for o=1:scalespace.O
    
    
	fprintf('CS5240 -- SIFT: 计算 “组”  %d\n', o-1+omin) ;
                tic ;
	
  %  DOG octave 的局部极值检测
    oframes1 = do_localmax(  difofg.octave{o}, 0.8*thresh, difofg.smin  ) ;
    oframes2 = do_localmax( -difofg.octave{o}, 0.8*thresh, difofg.smin  ) ;
	oframes = [oframes1 ,oframes2 ] ; 
    
    
    fprintf('CS5240 -- SIFT: 初始化关键点 # %d.  \n', ...
      size(oframes, 2)) ;
    fprintf('                用时 (%.3f s)\n', ...
       toc) ;
    tic ;
	
    if size(oframes, 2) == 0
        continue;
    end
    
  % 移除靠近边界的关键点
    rad = magnif * scalespace.sigma0 * 2.^(oframes(3,:)/scalespace.S) * NBP / 2 ;
    sel=find(...
      oframes(1,:)-rad >= 1                     & ...
      oframes(1,:)+rad <= size(scalespace.octave{o},2) & ...
      oframes(2,:)-rad >= 1                     & ...
      oframes(2,:)+rad <= size(scalespace.octave{o},1)     ) ;
    oframes=oframes(:,sel) ;%把不是靠近边界点的极值点重新放入oframes中
		
	fprintf('CS5240 -- SIFT: 移除靠近边界关键点后 # %d \n', size(oframes,2)) ;
      tic ;
		
  % 精简局部, 阈值强度 和移除边缘关键点
   	oframes = do_extrefine(...
 		oframes, ...
 		difofg.octave{o}, ...
 		difofg.smin, ...
 		thresh, ...
 		r) ;
   
   	fprintf('CS5240 -- SIFT:  移除低对比度和边缘上关键点后 # %d \n',size(oframes,2)) ;
    fprintf('                Time (%.3f s)\n',  toc) ;
    tic ;
  
    fprintf('CS5240 -- SIFT: 计算特征点方向\n');
 
  % 计算方向
	oframes = do_orientation(...
		oframes, ...
		scalespace.octave{o}, ...
		scalespace.S, ...
		scalespace.smin, ...
		scalespace.sigma0 ) ;
	fprintf('                用时: (%.3f s)\n', toc);tic;
		
  % Store frames
	x     = 2^(o-1+scalespace.omin) * oframes(1,:) ;
	y     = 2^(o-1+scalespace.omin) * oframes(2,:) ;
	sigma = 2^(o-1+scalespace.omin) * scalespace.sigma0 * 2.^(oframes(3,:)/scalespace.S) ;	%图像的尺度	
	frames = [frames, [x(:)' ; y(:)' ; sigma(:)' ; oframes(4,:)] ] ;
	fprintf('CS5240 -- SIFT:计算方向后的特征点 # %d  \n', size(frames,2)) ;
  % Descriptors
	
    fprintf('CS5240 -- SIFT: 计算 描述子...\n') ;
    tic ;