sift特徵提取演算法

❶ SIFT尺度不變特徵變化演算法

SIFT尺度不變特徵變化演算法是一種傳統的圖像特徵提取方法，具有對圖像尺度、旋轉、光照和雜訊等影響的魯棒性。該演算法的主要步驟和特點如下：

1. 尺度空間極值檢測：

   • 利用高斯核構建高斯金字塔，通過隔點取樣獲得不同組別的特徵金字塔。
   • 在每個組別內，構建高斯差分金字塔，比較中心點與其他點的大小，確定極值點。

2. 關鍵點定位：

   • 對檢測到的極值點進行精確的位置和尺度定位。
   • 通過二階泰勒展開近似，將離散空間的極值點轉換為連續空間的極值點。
   • 去除低對比度和邊緣效應的極值點，提高演算法的穩定性。

3. 方向匹配：

   • 為每個極值點賦予主方向和輔方向。
   • 統計以特徵點為中心，一定半徑范圍內的像素梯度方向和幅值，得到直方圖。
   • 直方圖峰值對應的方向為主方向，大於峰值80%的方向為輔方向。

4. 關鍵點描述符：

   • 計算局部區域內特徵點的描述符。
   • 將特徵點附近鄰域劃分為4x4個子區域，統計特徵點的方向和尺度。
   • 每個子區域獲得8個方向的梯度信息，從而獲得128維的特徵。

SIFT演算法通過這四個步驟，實現了對圖像中關鍵點的穩定、魯棒的特徵提取，廣泛應用於圖像匹配、物體識別等領域。