SIFT特征提取算法详解.pdf

: .
SIFT 特征提取算法总

通过对关键点周围图像区域分块，计算块内梯度直方图，生成具有独特性
的向量，这个向量是该区域图像信息的一种抽象，具有唯一性。

每一个小格都代表了特征点邻域所在的尺度空间的一个像素 ，箭头方向代表了像素梯
度方向，箭头长度代表该像素的幅值。然后在 4×4 的窗口内计算 8 个方向的梯度方向直
方图。绘制每个梯度方向的累加可形成一个种子点。每个直方图有 8 方向的梯度方向，每一个描述符包含一个位于关键点附近的四个直方图
SIFT 的特征向量有 128 维.（先是一个 4×4 的来计算出一个直方图，
每个直方图有 8 个方向。所以是 4×4×8=128 维）将这个向量归一化之后，就进一步
去除了光照的影响。


旋转为主方向 : .
SIFT 特征提取算法总结
主要步骤



1)、尺度空间的生成；

2)、检测尺度空间极值点；

3)、精确定位极值点；

4)、为每个关键点指定方向参数；

5)、关键点描述子的生成。