1.软件版本
matlab2022a
2.运行方法
使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。
3.部分仿真截图
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4.内容简介
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。