PointCloudLib SIFT算法 关键点检测 C++版本

测试效果

原理简介

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）即尺度不变特征变换，是一种用于图像处理领域的局部特征描述子。SIFT算法由David G. Lowe在1999年提出，并在2004年完善总结。SIFT特征对旋转、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。

SIFT算法的主要步骤如下：

1. 尺度空间极值检测：为了检测在不同尺度下的关键点，使用高斯差分函数（Difference of Gaussian, DoG）来近似拉普拉斯算子进行极值检测。
2. 关键点定位：通过比较每个像素与其相邻像素（包括同尺度和相邻尺度）的DoG值，找到局部极值点作为关键点。
3. 确定关键点方向：使用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性。
4. 关键点描述子生成：在每个关键点周围的邻域内测量图像局部的梯度，并使用直方图统计邻域像素的梯度方向和幅值来形成一个对局部图像区域的描述，这个描述子对光照