SIFT尺度不变特征变换

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取和匹配的算法。它的主要优点是对图像的尺度、旋转和亮度变化具有较强的鲁棒性。

基本原理:

  • Scale-space peak selection: Potential location for finding features.
  • Keypoint Localization: Accurately locating the feature keypoints.
  • Orientation Assignment: Assigning orientation to keypoints.
  • Keypoint descriptor: Describing the keypoints as a high dimensional vector.
  • Keypoint Matching

尺度空间极值检测(Scale-space extrema detection)

通过不同尺度下的高斯滤波来检测图像中的关键点。SIFT使用高斯函数构建尺度空间金字塔,在不同的尺度上对图像进行平滑操作,然后通过比较相邻尺度空间的像素值,检测出图像的极值点(局部最大或局部最小)作为候选的关键点。

SIFT 算法在检测局部极值点时,通常是检查一个像素点周围的 26 个像素&#

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