SIFT特征提取

资 源 简 介

SIFT特征提取

详 情 说 明

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种经典的图像局部特征提取算法，由David Lowe于1999年提出。该算法能够在不同尺度空间和旋转角度下稳定地检测和描述图像特征点，具有尺度不变性和旋转不变性等优点。

算法实现通常包含以下几个关键步骤：首先通过高斯金字塔构建尺度空间，检测极值点作为候选特征点；然后精确定位特征点位置并去除低对比度点；接着为特征点分配主方向实现旋转不变性；最后生成128维的特征描述子。这些描述子对光照变化、视角变化和部分遮挡都具有较好的鲁棒性。

提供的实现包含Matlab和C语言两个版本。Matlab版本通常更易于理解和修改，适合算法验证和教学演示；C语言版本则执行效率更高，适合实际应用中的大规模图像处理。两种版本都经过测试，能够较好地完成特征提取任务。使用时可参考文件中的说明文档进行编译和参数调整。

SIFT特征在图像匹配、目标识别、3D重建等计算机视觉领域有广泛应用。虽然近年来深度学习方法的出现部分替代了传统特征提取算法，但SIFT仍是理解局部特征提取原理的重要基础。