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SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是一種計算機視覺中用于圖像特征提取的算法，由David Lowe于1999年提出。它是一種基于局部特征的算法，可以在不同尺度和旋轉下提取出穩定的關鍵點，并計算出與之相對應的描述子。SIFT算法在圖像匹配、目標跟蹤、三維重建等方面有廣泛的應用。
SIFT算法主要分為以下幾個步驟：
尺度空間極值檢測：在不同尺度下檢測出圖像中的極值點，通過高斯差分金字塔來實現。
關鍵點定位：對極值點進行篩選，剔除低對比度、邊緣點等不穩定的點，并使用尺度空間和空間方向來定位關鍵點的位置和方向。
方向分配：為每個關鍵點分配一個主方向，使其對旋轉不變性更加穩定。
關鍵點描述：利用關鍵點周圍的梯度信息構建描述子，用于后續的匹配。
特征匹配：對不同圖像的特征進行匹配，可使用k-近鄰算法、最近鄰算法等方法。
SIFT算法具有很好的旋轉、尺度不變性，同時也對光照變化、視角變化等具有一定的魯棒性，因此在圖像處理中應用廣泛。
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