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特征点检测算法一、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法基本原理及主要特征1、SIFT算法基本原理SIFT算子是图像匹配算法中性能较好的算子，基于SIFT算法的特征图像配准可大致分为特征的检测、描述和匹配。特征检测是在尺度空间中进行的，首先生成图像尺度空间，然后检测尺度空间中的局部极值点，再通过剔除低对比度点和边缘响应点对局部极值点进行精确定位；在对特征进行描述时，先计算每个极值点的主方向，对极值点为中心的区域进行直方图梯度方向统计，生成特征描述子；最后，通过特征描述子寻找匹配的特征，建立图像之间的联系。1.1关键点的检测高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性变换核，一幅图像在尺度空间中可表示为图像和可变高斯核函数的卷积，采用高斯金字塔（LaplacianofGaussian，LoG）算子表示如下：其中，I(x,y)为输入的二维图像，为可变高斯核函数，为可变核。图像尺度空间的形成是通过将图像与具有可变核的高斯滤波器进行卷积，从而得到图像的高斯金字塔LoG。David指出，高斯金字塔LoG共分为O组，每组S
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