基于 SIFT 算法的图像特征提取与匹配

利用图像金字塔捕获不同尺度的特征 在金字塔层级提取SIFT局部特征 按空间区域聚合特征形成特征表示 构建空间金字塔模型，表示特征在不同空间位置上的分布

MATLAB 里的 SIFT 源码，有点意思。压缩包里是完整的 SIFT 实现，从高斯金字塔到关键点匹配，结构还挺清晰。你要是刚开始接触图像特征提取，这份代码挺适合上手的，关键点检测的流程写得比较细，注释也还算清楚。整体逻辑是按照论文一步步来的，理解之后，自己拓展也方便。

这是我从PUDN下载的MATLAB程序，稍作修改后分享给大家。SIFT特征提取在图像拼接中起到重要作用，适合需要高精度拼接的应用场景。

人脸图像特征提取使用支持向量机、线性判别分析和四层前馈神经网络进行图像分类。通过训练支持向量机对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，实现了62.7%的最高准确率。实验探讨了使用PCA和LDA的非传统组合是否优于单独使用这两种方法。此外，测试了在有监督的类质心初始化下，使用聚类方法（如k均值和GMM）进行分类。Matlab要求包括：FDA LDA多类（1.7版）、计算机视觉系统工具箱（8.0版）、神经网络工具箱（11.0版）、统计和机器学习工具箱（版本11.2）。确保在计算机上运行时，CW2Data.mat与Matlab脚本位于同一文件夹中，按顺序运行Matlab步骤1至8。我们

本算法实现图像和视频的局部二值模式（LBP）特征提取，适用于对图像和视频进行内容描述。

图像特征提取算法的开题答辩 PPT 做得还挺用心的，三大主流算法——SIFT、HOG、LBP讲得都挺清楚。逻辑顺、图文结合，还有可视化对比，做展示用合适。选题也贴近实际，围绕图像识别、图像检索这些热门方向，数据量大、场景复杂，怎么从图里提取有用特征确实关键。里面不仅讲了原理，还顺带把系统怎么做也展示了。像SIFT那块，用了尺度空间和 DoG 金字塔，匹配点特征还做了归一化，抗干扰挺强的；HOG则更适合用在检测人和物，搭配 SVM 效果不错；LBP看起来最简单，但光照变一下照样能提稳定特征，挺实用。系统的三个模块也清晰：登录、图像展示、算法对比。每一步都可以互动，尤其是对比部分，选算法、看结果，

这份资源展示了如何利用MATLAB进行图像分割并提取特征，已通过调试验证，希望能够为他人提供启发。

算法概述 本程序采用改进的霍夫曼算法进行圆形特征提取，该算法于2012年实现并经过重新编辑。程序内部包含详细注释，阐述了圆心定位的关键步骤。 算法改进 相较于传统霍夫曼算法，本程序进行了三处改进，并留有进一步优化的空间。* 改进点1* 改进点2* 改进点3 交流与改进 欢迎对圆形特征提取算法感兴趣的朋友留言交流，共同探讨算法的优化方向。本程序可为相关领域毕设提供参考。

图像特征提取：使用sobel边缘检测算法生成imag_edge1；使用canny边缘检测算法生成imag_edge2。