moonzjaw的专栏

共同点： SIFT/SURF为了实现不同图像中相同场景的匹配，主要包括三个步骤： 1、尺度空间的建立； 2、特征点的提取； 3、利用特征点周围邻域的信息生成特征描述子 4、特征点匹配。       从博客上看到一片文章，http://blog.youkuaiyun.com/cy513/archive/2009/08/05/4414352.aspx，这一段的大部分内容源于这篇

主要步骤  　　 　　1)、尺度空间的生成；    　　2)、检测尺度空间极值点；   　　3)、精确定位极值点；   　　4)、为每个关键点指定方向参数；   　　5)、关键点描述子的生成。       　　　　　　　　　　　　　 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff    　　　　　　　

1、SIFT算法基本概念 Sift是David Lowe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

尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。 1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature trans