SIFT特征匹配技术图像配准结果局部特征：感兴趣区域检测&描述子DavidLoweComputerScienceDepartment2366MainMallUniversityofBritishColumbiaVancouver,B.C.,V6T1Z4,CanadaE-mail:1、检测尺度空间极值点。2、精确定位极值点。2、精确定位极值点。大家有疑问的，可以询问和交流尺度空间极值点检测尺度空间极值点检测高斯差分尺度空间（DOGscale-space）：131415归一化归一化归一化归一化归一化2122放大一倍放大一倍放大一倍放大一倍放大一倍放大一倍放大一倍放大一倍3132高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波高斯滤波515253545556降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样降采样7778798081在3x3x3邻域内选择所有的极值中间的检测点和尺度空间共26个点比较方法：拟合三维二次方程，找出低对比度的点泰勒序列展开式：其中：D是DOG计算的结果，x是候选关键点之一最小化的到真正的极值（偏移量）：当：则该点是低对比度的点关键点滤除--边缘响应的滤除为了检测主曲率是否在某阈值r下，只需检测：没有进行任何处理的关键点去除了低对比度之后的点去除边界相应的点选择一系列好的关键点选择每个关键点周围的一个区域去除尺度和旋转的影响采用梯度直方图来确定关键点的方向用点的尺度选择正确的图像用有限差分计算梯度的模值和方向在梯度方向直方图中，当存在另一个相当于主峰值80%能量的峰值时，则将这个方向认为是该关键点的辅方向。一个关键点可能会被指定具有多个方向（一个主方向、一个以上辅方向），可以增强匹配的鲁棒性。每个关键点有三个信息：位置，所处尺度，方向。由此可以确定一个SIFT特征区域。特征点描述子特征点描述子展望：