SIFT

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计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

04-11

14万+

计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法，在计算机视觉领域，图像特征提取是一项至关重要的基础任务。它旨在从图像中提取具有代表性和独特性的信息，这些信息能够帮助计算机理解图像内容，为后续的目标识别、图像匹配、图像分割等高级任务提供有力支持。Harris 角点和 SIFT（尺度不变特征变换）算法作为经典的图像特征提取方法，在学术界和工业界都得到了广泛应用。Harris 角点能够有效地检测出图像中的角点特征，这些角点往往是图像中物体形状的关键转折点，蕴含着丰富的结构信息。

SIFT图像特征表述

Littro Innovations

01-24

512

SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于图像处理和计算机视觉领域的特征提取算法。其目的是检测和描述图像中的局部特征。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、噪声也具有一定的稳健性。

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SIFT算法

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SIFT (Scale-invariant feature transform)，尺度不变特征转换，是一种图像局部特征提取算法，它通过在不同的尺度空间中寻找极值点（特征点，关键点）的精确定位和主方向，构建关键点描述符来提取特征。SIFT提取的关键点具有尺度不变性、旋转不变性，而且不会因光照、仿射变换和噪音等因素而干扰。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出、不会因光照、仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。

SIFT算法原理

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SIFT算法 SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。一、SIFT算法特点： 1、具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。 2、区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配 3、多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征...

SIFT特征

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补偿的拉普拉斯多尺度检测很好，就是速度太慢了。而sift多尺度检测不仅效果和补偿的拉普拉斯一样好，而且速度快很多，它的最大改进就是进行了提效，那么它是如何进行提效的？有以下两点说明。第一是因为sift构建的DOG模板的卷积速度就比拉普拉斯构建模板的卷积速度要快。

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SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换，由加拿大教授David G.Lowe提出的。SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。SIFT特征以其对旋转、尺度缩放、亮度等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征，在图像处理和计算机视觉领域有着很重要的作用，其本身也是非常复杂的，下面对其计算过程做一个粗略总结。1.DoG尺度空间的极值检测。

SIFT源码分析

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09-22

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SIFT与SURF算法 1. SIFT与SURF的特征 SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视角变换、噪声也有一定程度的稳定性；缺点是实时性不高，并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。 Surf（Speeded Up Robust Features）改进了特征的提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征的提取和描述。 2. SIFT算法实现流程

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08-07

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CUDA-使用CUDA加速实现SIFT算法-附项目源码.zip

05-23

SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种广泛用于图像处理和计算机视觉中的特征检测算法，它能有效地提取图像的局部特征，对尺度、旋转和光照变化具有很好的不变性。 CUDA的引入为SIFT算法提供了加速的可能性，因为GPU...

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本文将详细解析标题为"西电zelianwen的配准代码(含SAR-SIFT)_SARSIFT_SAR-SIFT_sift配准_包含SAR-SIFT算法"的资源，它包含了SIFT（尺度不变特征变换）和SAR-SIFT（合成孔径雷达-SIFT）等配准算法的实现。这些算法在...

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**PSO-SIFT-matlab-V1.0**: 这个压缩包文件包含了一套基于MATLAB实现的PSO-SIFT算法源代码，版本为V1.0。PSO（粒子群优化）与SIFT（尺度不变特征变换）是两种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的技术，它们结合在...

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