基于SIFT特征的圖像配準(zhǔn)（Matlab源代碼）

　　SIFT圖像處理代碼，必須和三個文件一起下載使用：基于SIFT特征的圖像配準(zhǔn)（圖像匹配）、基于SIFT特征的圖像配準(zhǔn)（仿真圖片）

? ? ? ?SIFT，即尺度不變特征變換（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于圖像處理領(lǐng)域的一種描述。這種描述具有尺度不變性，可在圖像中檢測出關(guān)鍵點(diǎn)，是一種局部特征描述子。 該方法于1999年由David Lowe? 首先發(fā)表于計算機(jī)視覺國際會議（International Conference on Computer Vision，ICCV），2004年再次經(jīng)David Lowe整理完善后發(fā)表于International journal of computer vision（IJCV）? 。截止2014年8月，該論文單篇被引次數(shù)達(dá)25000余次。

　　SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善? 。SIFT在數(shù)字圖像的特征描述方面當(dāng)之無愧可稱之為最紅最火的一種，許多人對SIFT進(jìn)行了改進(jìn)，誕生了SIFT的一系列變種。SIFT已經(jīng)申請了專利。

　　SIFT特征是基于物體上的一些局部外觀的興趣點(diǎn)而與影像的大小和旋轉(zhuǎn)無關(guān)。對于光線、噪聲、微視角改變的容忍度也相當(dāng)高?；谶@些特性，它們是高度顯著而且相對容易擷取，在母數(shù)龐大的特征數(shù)據(jù)庫中，很容易辨識物體而且鮮有誤認(rèn)。使用SIFT特征描述對于部分物體遮蔽的偵測率也相當(dāng)高，甚至只需要3個以上的SIFT物體特征就足以計算出位置與方位。在現(xiàn)今的電腦硬件速度下和小型的特征數(shù)據(jù)庫條件下，辨識速度可接近即時運(yùn)算。SIFT特征的信息量大，適合在海量數(shù)據(jù)庫中快速準(zhǔn)確匹配。