基于SIFT算法的图像特征匹配技术分析文献综述

图像特征匹配作为计算机视觉领域的关键技术之一，在目标识别、图像拼接、三维重建等方面具有广泛应用。

尺度不变特征变换(Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT)算法作为一种经典的图像特征匹配算法，因其对旋转、尺度缩放、亮度变化以及仿射变换等的不变性，一直受到广泛关注和研究。

本论文首先介绍了图像特征匹配和SIFT算法的相关概念，然后回顾了SIFT算法的发展历程，并分析了其优缺点。

在此基础上，本文重点综述了近年来国内外学者对SIFT算法的改进研究，包括算法效率优化、鲁棒性提升以及与深度学习的结合等方面。

最后，本文对SIFT算法的未来发展趋势进行了展望。

关键词：图像特征匹配；SIFT算法；特征提取；性能优化；深度学习

图像特征匹配是计算机视觉领域的核心问题之一，其目标是在不同视角、光照或遮挡条件下找到同一场景或目标在不同图像中的对应关系。

该技术在诸多应用领域中发挥着至关重要的作用，例如目标识别、图像拼接、三维重建、机器人导航等。

图像特征匹配通常包含两个主要步骤：特征提取和特征匹配。

特征提取的目的是从图像中提取出具有鲁棒性和可区分性的特征点，而特征匹配则是利用一定的相似性度量方法找到不同图像中对应特征点的过程。