SIFT特征是如何保持旋转不变性的？

可能你是个白痴 2022-04-26 09:54:51

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weixin_38498942 2022-04-28

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sift特征通过将坐标轴旋转至关键点的主方向来保持旋转不变性，关键点的主方向是通过统计关键点局部邻域内像素梯度的方向分布直方图的最大值得到的

sift特征在基于内容的图像相似性检索中应用的实现，尺度不变性，旋转不变性程序实现的核心代码，可以直接运行

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British Columbia大学大卫.劳伊（David G.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、旋转不变性，同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。 SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、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。目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决。 SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点（关键点）的问题。

本程序是基于SIFT特征匹配算法，并用OPENCV编写的，可以进行图像的拼接。程序均运行成功。

本配准程序能够对自然图像、雷达图像进行完美的配准，得到的配准图像效果乐观

SIFT算法的相关实现自己用matlab写的sift特征点检测与匹配程序，运行能通过

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