从尺度不变的关键点选择可区分的图像特征David G.Lowe温哥华不列颠哥伦比亚省加拿大英属哥伦比亚大学计算机科学系Lowecs.ubc.ca2003年1月10日接受，2004年1月7日修改，2004年1月22日采用摘要：本文提出了一种从图像中提取独特不变特征的方法，可用于完成不同视角之间目标或场景的可靠匹配的方法。这种特点对图像的尺度和旋转具有不变性。并跨越很大范围的对仿射变换，三维视点的变化，添加的噪音和光照变化的图像匹配具有鲁棒性。特征是非常鲜明的，场景中的一个单一特征和一个许多图像的大型特征数据库也有很高的概率进行正确匹配。本文还介绍了一个使用该功能来识别目标的方法。通过将个别特征与由已知目标特征组成的数据库进行快速最近邻算法的匹配，然后使用Hough变换来识别属于单一目标的聚类（clusters），最后通过最小二乘解执行一致的姿态参数的核查确认。这种识别方法可以在有力确定对象之间的聚类和遮挡的同时实现近实时性能。关键词：不变特征，目标识别，尺度不变性，图像匹配1. 引言图像匹配是计算机视觉领域中很多问题的关键，包括目标和
