siftdemov4代码相关说明.docx

测试代码的说明::测试程序  功能:该函数读入两幅(灰度)图像,找出各自的SIFT特征,并显示两连接两幅图像中被匹配的特征点(关键特征点(thematchedkeypoints)直线(将对应特征点进行连接)。判断匹配的准则是匹配距离小于distRatio倍于下一个最近匹配的距离(eptedonlyifitsdistanceislessthandistRatiotimesthedistancetothesecondclosestmatch.               该程序返回显示的匹配对的数量。(Itreturnsthenumberofmatchesdisplayed.)调用实例:match('','');(假如,想测试一个含有一本书的桌面的图像和一本书的图像之间特征匹配)调用方法和参数描述:略。  注意:(1)图像为灰度图像,如果是彩色图像,应该在调用前利用rgb2gray转换为灰度图像。     (2)参数distRatio为控制匹配点数量的系数,,该参数决定了匹配点的数量,,获得最合适的匹配点数量。:尺度不变特征变换(SIFT算法),2(60):91-110的那篇标题为“DistivtiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints"的论文功能:该函数读入灰度图像,返回SIFT特征关键点(SIFTkeypoints.)调用方法和参数描述:调用方式:[image,descriptors,locs]=sift(imageFile)输入参数(Inputparameters):imageFile:(Returned):image:是具有doubleformat格式的图像矩阵descriptors: 一个K-by-128 的矩阵x,其中每行是针对找到的K个关键特征点(theKkeypoints) (descriptor):是K-by-4矩阵,其中的每一行具有四个数值,表示关键点位置信息(在图像中的行坐标,列坐标(row,column),注意,一般图像的左上角为坐标原点),尺度scale,高斯尺度空间的参数,其中该参数也决定了frame(结构)确定的图像disk的大小,最后一个参数是方向orientation).方向参数的范围是[-PI,PI]单位为弧度.%:   、测试结果输入图像1:::( )调用过程:match('','')输出结果:Findingkeypoints...394keypointsfound. (第1幅图像中检测到394个特征点)Findingkeypoints...488keypointsfound.(第2幅图像中检测到488个特征点)Found82matc