图像匹配:尺度不变特征变换匹配sift算法

深圳电信培训中心徐海蛟老师上课教材，热门的图像匹配算法sift。成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的图像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。1999年BritishColumbia大学大卫.劳伊（DavidG.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并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（尺度不变特征变换），这种算法在2004年被加以完善。将一幅图像映射（变换）为一个局部特征向量集；特征向量具有平移、缩放、