文档介绍：SIFT特征匹配算法简介1、SIFT算法基本概念Sift是DavidLowe于1999年提出的局部特征描述子,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有良好的不变性和很强的匹配能力。SIFT算法是一种提取局部特征的算法,也是一种模式识别技术,其基本思想是在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量,它主要包括两个阶段,一个是Sift特征的生成,即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量;第二阶段是Sift特征向量的匹配。Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性,目前是国内外研究的热点。2、SIFT算法的主要特点:a)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,而对物体运动、遮挡、噪声等因素也保持较好的可匹配性,从而可以实现差异较大的两幅图像之间特征的匹配。b)独特性(Distinctiveness)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,比原有的harris点匹配方式具有更高的匹配准确度。c)多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。d)高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。e)可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。SIFT算法基于图像特征尺度选择的思想,建立图像的多尺度空间,在不同尺度下检测到同一个特征点,确定特征点位置的同时确定其所在尺度,以达到尺度抗缩放的目的。剔除一些对比度较低的点以及边缘响应点,并提取旋转不变特征描述符以达到抗仿射变换的目的。3、SIFT算法步骤:1)构建尺度空间,检测极值点,获得尺度不变性;2)特征点过滤并进行精确定位;3)为每个关键点指定方向参数4)生成关键点的描述子5)当两幅图像的Sift特征向量生成以后,下一步就可以采用关键点特征向量的欧式距离来作为两幅图像中关键点的相似性判定度量。取一幅图中的某个关键点,通过遍历找到另一幅图中的距离最近的两个关键点。在这两个关键点中,如果次近距离除以最近距离小于某个阙值,则判定为一对匹配点。降低这个比例阈值,SIFT匹配点数目会减少,但更加稳定。4、SIFT算法发展历程:,当时主要用于对象识别。,正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子——Sift(ScaleInvariantFeatureTransform)算子,即尺度不变特征变换。RobHess基于GSL和Opencv编写了相应的C语言程序,,对其进行改进。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中,Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。主要文献:1),"Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures,"puterVision,Corfu,Greece2),"Distinctiveimagefeaturesfromscale-inv