图像处理在计算机视觉领域有着广泛的应用，匹配两幅相邻图像是其中一个重要的任务。本文将介绍如何利用Matlab实现这一任务。

编码实践

于 2023-07-15 10:31:26 发布

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文章标签：计算机视觉图像处理 matlab

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本文介绍了在计算机视觉中，如何使用Matlab进行两幅相邻图像的匹配。通过读取图像、转换为灰度图、应用SIFT算法提取关键点、匹配特征点并进行可视化，详细展示了匹配过程和源代码。

图像处理在计算机视觉领域有着广泛的应用，匹配两幅相邻图像是其中一个重要的任务。本文将介绍如何利用Matlab实现这一任务。

首先，我们需要使用Matlab内置函数imread()读取两幅要匹配的图像，并将它们转换为灰度图像，以方便后续处理：

% 读取两幅图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);

接下来，我们使用SIFT算法提取关键点并计算它们的特征向量：

% 提取关键点和特征向量
points1 = detectSURFFeatures(gray1);
points2 = detectSURFFeatures(gray2);
[features1, validPoints1] = extractFeatures(gray1, points1);
[features2, validPoints2] = extractFeatures(gray2, points2);

然后，我们使用MatchFeatures函数将两幅图像的特征点进行匹配，输出匹配的点对：

% 匹配特征点
indexPairs = matchFeatures(features1, features2, 'Unique', true);
matchedPoints1 = validPoints1(indexPairs(:, 1));
matchedPoints2 = validPoints2(indexPa

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