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SIFT（Scale-invariantfeaturetransform）尺度不变特征变换，是计算机视觉中非常经典的特征点提取与描述算法，该方法于1999年由DavidLowe首先发表于计算机视觉国际会议（InternationalConferenceonComputerVision，ICCV），2004年再次经...
关于SIFT的详细算法讲解以及David.Lowe的三篇经典论文.[复制链接]步烟云发表于2010-6-309:44:36.步烟云.新手.10财富积分.0.50.15.
SIFT算法由加拿大英属哥伦比亚大学教授DavidLowe于1999年发表于会议ICCV，原论文Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures，.DavidLowe是唯一作者.DavidLowe.而广为人知的被引用更多的是2004年发表于期刊IJCV的完善版Distinctiveimagefeaturesfrom…
SIFT算法作为图像局部特征的里程碑式发明被广泛应用于各个领域，DavidLowe的思想简单却深邃。本文将结合笔者的一点简单理解，从问题出发，由理论到实践，充分掌握SIFT中心思想，了解通过python的SIFT算法简单实现。一、SIFT算法1.算法简介
SITF算法，即尺度不变特征变换(Scale-invariantfeaturetransform)算法，是由DavidG.Lowe于1999年提出，并在2004年加以完善。论文下载地址：Lowe将尺度的概念引入到SIFT算法中，利用SIFT方法检测图像特征点的实质就是在不同尺度空间上查找特征点，这些特征点对应的就是不同尺寸的地物。
上图的论文中，第一、第二篇是SIFT、第三篇是近似最近邻搜索算法FLANN（如今并入了OpenCV）、第四和第七篇研究图像拼接（与AutoStitch相关）。下图为DavidLowe论文引用数直方图，可见每年都有近万的引用量，在2014年、2015年达到顶峰：
目录1SIFT简介1.1SIFT应用1.2SIFT特点2SIFT算法步骤2.1算法简述2.2关键点检测1什么是SIFT关键点？2什么是尺度空间(scalespace)？3高斯模糊4高斯金字塔5DoG局部极值检测6关键点方向分配7关键点描述8关键点匹配3Matlab实验4小结
一、SIFT算子在2004年，不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe的论文《尺度不变关键点中的独特图像特征》中提出了一种新的尺度不变特征变换（SIFT）算法，该算法提取关键点并计算其描述符。回顾一下SIFT算法的计算步骤，主要包括四个步骤。1.尺度空间极值检测
SIFT算法由加拿大英属哥伦比亚大学教授DavidLowe于1999年发表于会议ICCV，原论文Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures，DavidLowe是唯一作者。DavidLowe而广为人知的被引用更多的是2004年发表于期刊IJCV的完善版Distinctive
国外的原版资料，lowe关于sift的经典资料，详细描述sift的算法原理，步骤和结果的比较，是学习sift论文更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道.
SIFT（Scale-invariantfeaturetransform）尺度不变特征变换，是计算机视觉中非常经典的特征点提取与描述算法，该方法于1999年由DavidLowe首先发表于计算机视觉国际会议（InternationalConferenceonComputerVision，ICCV），2004年再次经...
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SIFT算法由加拿大英属哥伦比亚大学教授DavidLowe于1999年发表于会议ICCV，原论文Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures，.DavidLowe是唯一作者.DavidLowe.而广为人知的被引用更多的是2004年发表于期刊IJCV的完善版Distinctiveimagefeaturesfrom…
SIFT算法作为图像局部特征的里程碑式发明被广泛应用于各个领域，DavidLowe的思想简单却深邃。本文将结合笔者的一点简单理解，从问题出发，由理论到实践，充分掌握SIFT中心思想，了解通过python的SIFT算法简单实现。一、SIFT算法1.算法简介
SITF算法，即尺度不变特征变换(Scale-invariantfeaturetransform)算法，是由DavidG.Lowe于1999年提出，并在2004年加以完善。论文下载地址：Lowe将尺度的概念引入到SIFT算法中，利用SIFT方法检测图像特征点的实质就是在不同尺度空间上查找特征点，这些特征点对应的就是不同尺寸的地物。
上图的论文中，第一、第二篇是SIFT、第三篇是近似最近邻搜索算法FLANN（如今并入了OpenCV）、第四和第七篇研究图像拼接（与AutoStitch相关）。下图为DavidLowe论文引用数直方图，可见每年都有近万的引用量，在2014年、2015年达到顶峰：
目录1SIFT简介1.1SIFT应用1.2SIFT特点2SIFT算法步骤2.1算法简述2.2关键点检测1什么是SIFT关键点？2什么是尺度空间(scalespace)？3高斯模糊4高斯金字塔5DoG局部极值检测6关键点方向分配7关键点描述8关键点匹配3Matlab实验4小结
一、SIFT算子在2004年，不列颠哥伦比亚大学的D.Lowe的论文《尺度不变关键点中的独特图像特征》中提出了一种新的尺度不变特征变换（SIFT）算法，该算法提取关键点并计算其描述符。回顾一下SIFT算法的计算步骤，主要包括四个步骤。1.尺度空间极值检测
SIFT算法由加拿大英属哥伦比亚大学教授DavidLowe于1999年发表于会议ICCV，原论文Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures，DavidLowe是唯一作者。DavidLowe而广为人知的被引用更多的是2004年发表于期刊IJCV的完善版Distinctive
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