SIFT变换的主要特点

从理论上说，SIFT是一种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。然而，由于构造SIFT特征时，在很多细节上进行了特殊处理，使得SIFT对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性，同时运算速度比较快，定位精度比较高。如：
在多尺度空间采用DOG算子检测关键点，相比传统的基于LOG算子的检测方法，
运算速度大大加快；
关键点的精确定位不仅提高了精度，而且大大提高了关键点的稳定性；
在构造描述子时，以子区域的统计特性，而不是以单个像素作为研究对象，提高了对图像局部变形的适应能力；
对于16*16的关键点邻域和4*4的子区域，在处理梯度幅度时都进行了类似于高斯函数的加权处理，强化了中心区域，淡化了边缘区域的影响，从而提高了算法对几何变形的适应性；
该方法不仅对通用的线性光照模型具有不变性，而且对复杂的光照变化亦具有一定的适应性。关于这部分内容的细节，可参看文献“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”
SIFT算法的特点： SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性； 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配； 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量； 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求； 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。