SHIF算法原理分析

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一、SIFT的概念

SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述，具有非常强的稳健性。SIFT算法的特点有：

1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；
2. 独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；
3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量；
4. 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；
5. 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。

1. 目标的旋转、缩放、平移
2. 图像仿射/投影变换
3. 光照影响
4. 目标遮挡
5. 杂物场景
6. 噪声

二、SIFT算法

按照参考博客所写的内容可以将SIFT算法分解为如下四步：

1. 尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯差分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2. 关键点定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。
3. 方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或多个方向。所有后面的对图像数据的操作都