sift特征提取算法

❶ SIFT尺度不变特征变化算法

SIFT尺度不变特征变化算法是一种传统的图像特征提取方法，具有对图像尺度、旋转、光照和噪声等影响的鲁棒性。该算法的主要步骤和特点如下：

1. 尺度空间极值检测：

   • 利用高斯核构建高斯金字塔，通过隔点取样获得不同组别的特征金字塔。
   • 在每个组别内，构建高斯差分金字塔，比较中心点与其他点的大小，确定极值点。

2. 关键点定位：

   • 对检测到的极值点进行精确的位置和尺度定位。
   • 通过二阶泰勒展开近似，将离散空间的极值点转换为连续空间的极值点。
   • 去除低对比度和边缘效应的极值点，提高算法的稳定性。

3. 方向匹配：

   • 为每个极值点赋予主方向和辅方向。
   • 统计以特征点为中心，一定半径范围内的像素梯度方向和幅值，得到直方图。
   • 直方图峰值对应的方向为主方向，大于峰值80%的方向为辅方向。

4. 关键点描述符：

   • 计算局部区域内特征点的描述符。
   • 将特征点附近邻域划分为4x4个子区域，统计特征点的方向和尺度。
   • 每个子区域获得8个方向的梯度信息，从而获得128维的特征。

SIFT算法通过这四个步骤，实现了对图像中关键点的稳定、鲁棒的特征提取，广泛应用于图像匹配、物体识别等领域。