2004年,David G。 Lowe[22]概括了已有的关于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了SIFT特征算子的相关概念,其英文全称是Scale Invariant Feature Transform,即尺度不变特征变换。SIFT算法的主要思想是通过对图像的特定处理,将其映射为一个局部特征向量集,这些特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时在光照、仿射以及投影变化下是部分不变的。

SIFT特征的生成是在目标对象的局部外观兴趣点上进行的,相比于全局特征,SIFT属于局部特征。它与目标的尺寸、方向无关,因此其对光照、噪音以及些微视角等变化也保持一定程度的稳定性。SIFT特征所携带的信息量丰富,可区分性较高,即便是简单少数单一的物体也可以产生数目可观的特征向量,因此适应性较好。此外,SIFT算法的扩展性较强,可优化的方面也非常多。下面介绍SIFT算法的详细过程。

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