Matlab 比较同一图像时，matchFeatures不匹配所有特征。为什么？

我有一个图像I（灰度）。我从这张图像中检测并提取了冲浪特征：

poi = detectSURFFeatures(I);  
[features,validPoi] = extractFeatures(I,poi,'SURFSize',128);

已发现373个特征。但是，当我计算与其匹配的特征数量时，并非所有特征都匹配：

indexPairs = matchFeatures(features,features);

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索引对仅返回365个匹配项。为什么？请注意，我发现这三张图片中只有一张是这样的。对于其他两个图像，matchFeatures返回与extractFeatures相同数量的特征。谢谢

函数

matchFeatures

具有匹配阈值参数

MatchThreshold

和

MaxRation

，它们拒绝潜在的错误或不明确的匹配，例如规定找到的最佳匹配必须在某个因素上优于次优匹配

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即使图像相同，也可能出现这种情况

谢谢！但这是否会影响基于匹配特征数量的两幅图像之间的相似度计算？目前，我是这样计算的：nbmatch=size（indexPairs，1）；minsize=min（尺寸（特征，1））；相似性=nbmatch/minsize。这导致图像本身的相似性度量值低于1。@朱利安：当然，因为这个公式中的相似性是匹配特征的百分比。有些匹配，即使来自相同的特征，也可能会被匹配算法拒绝。我认为这是Lowe在其提交SIFT的论文中提出的相似性测量，但我肯定应该重新阅读这篇论文。。。谢谢是的，这是Lowe提出的度量方法。因此，这种相似性度量方法应该有助于目标识别，但可能不适用于我的目的：计算多幅图像之间的视觉相似性矩阵。在这种情况下，我需要在所有图像之间进行相似性度量（因此，对于所有图像对，相似性的理论最大值应该相同）。然后，您会推荐哪种基于SIFT/SURF的测量方法？