sift 图像匹配

资 源 简 介

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 使用sift算法提取图像的特征点，并计算出描述子，匹配图像中篡改部分。执行t2.m 可完成两幅图像的匹配。

详 情 说 明

尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform或SIFT）是一种电脑视觉的算法，用于侦测与描述影像中的局部性特征。该算法在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量。这个算法是由David Lowe在1999年发表的，并在2004年进行了完善和总结。

通过使用SIFT算法提取图像的特征点，并计算出描述子，我们可以匹配图像中篡改部分。执行t2.m文件，即可完成两幅图像的匹配。这个过程非常有用，可以帮助我们检测出图像中的篡改或修改部分。

尺度不变特征转换是一个广泛应用于计算机视觉领域的算法，它在图像处理和图像识别等方面具有重要的作用。通过使用这个算法，我们可以更准确地检测到图像中的局部特征，提高图像处理的效果。

总而言之，尺度不变特征转换算法是一种非常有用的工具，可以帮助我们在图像中提取关键的局部特征，并进行匹配和识别。它为电脑视觉领域的研究和应用提供了重要的支持和指导。