flying5211314的专栏

sift，尺度不变特征转换，是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，Sift算法就是用不同尺度（标准差）的高斯函数对图像进行平滑，然后比较平滑后图像的差别，差别大的像素就是特征明显的点。

本算法的基本思想是：以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点。灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。

数字图像匹配算法，其主要思想是寻找一个有效的匹配方法,它主要从两个摄像头中获取图像然后进行匹配,以便提高定位和识别的准确率.这种方法要求有高的精度和少的运算量。其实，图像匹配总是使相似度最大化，在图像匹配过程中，必须考虑四个因素：图像的数据类型；图像的特征空间；两个数据相似性的度量函数；搜索方案。