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SIFT(尺度不变特征变换)是一种广泛应用于计算机视觉领域的特征提取算法,它能够在不同尺度、旋转和光照条件下稳定检测图像中的关键点。MATLAB实现的SIFT算法源代码通常包含完整的特征检测、描述和匹配功能模块。
算法实现的核心思路是通过构建高斯金字塔来检测不同尺度空间中的极值点,这些极值点经过筛选后形成稳定的关键点。每个关键点会被赋予方向参数以实现旋转不变性,并通过计算局部梯度直方图生成128维的特征描述子。
演示部分通常会展示特征点检测、描述子生成以及两幅图像之间的特征匹配效果。用户可以通过修改输入图像、调整匹配阈值等参数来测试算法在不同场景下的表现。需要注意的是,MATLAB版本的实现可能针对教学目的进行了优化,其运行效率可能不及C++等语言的工业级实现。