SIFT程序

资 源 简 介

SIFT程序

详 情 说 明

SIFT（尺度不变特征变换）是计算机视觉中经典的图像特征提取算法，主要用于解决图像缩放、旋转等变换下的特征匹配问题。

核心算法流程可分为四个关键步骤：

尺度空间极值检测 通过构建高斯金字塔寻找不同尺度下的潜在特征点。算法采用高斯差分（DoG）函数来近似LoG算子，高效定位对尺度变化稳定的极值点。

关键点精确定位 通过泰勒展开剔除低对比度的不稳定点，利用Hessian矩阵消除边缘响应点，最终保留具有显著特性的特征点。

方向分配 在特征点邻域内计算梯度方向直方图，将主方向作为该特征点的方向参数，实现旋转不变性。

描述子生成 将特征点周围区域划分为子块，统计每个子块的梯度方向形成128维特征向量，该向量对光照变化具有一定鲁棒性。

对于初学者来说，理解SIFT需要注意三个核心特性：尺度不变性通过金字塔构建实现，旋转不变性依赖方向分配，光照鲁棒性来自梯度描述子的归一化处理。实际应用中常结合最近邻匹配或FLANN算法进行特征比对。