图像处理的一个关键算法 来自计算机视觉领域的一片论文 SIFT用来提取图像的特征点 可以用来做物体追踪,Image processing algorithm, a key area of computer vision from a thesis to extract images SIFT feature points can be used to do object tracking

SIFT算法，可以有效的找到不同画面中的对应特征点，在跟踪和图形识别方面有很好的用途-SIFT algorithm, can effectively find a different screen the corresponding feature points, in the tracking and pattern recognition as a very good use of

针对不同摄像头的监控视频序列, 提出了一种基于视频帧 SIFT ( Scale Invariant Feature Transform, 即尺度不变特征变换) 特征跟踪的拼接方法。通过 SIFT算法提取帧图像的特征, 并在跟踪的估计区域搜索匹配特征, 从而确定待整合帧之间的变换参数。实验结果表明, 该方法较好实现视频快速拼接, 且对重叠区域小、 形变大、 有运动物体遮挡的视频具有较强的鲁棒性。-Surveillance cameras for different video sequence

在计算机视觉的领域中，图像匹配是很多问题最重要的一个方面，包括物体和场景识别，通过多幅图像进行3D重构，立体匹配和运动跟踪。SIFT特征对于图像的旋转和尺度变化具有不变性，对于光照改变和摄像机角度变化具有部分的不变性-In the field of computer vision, image matching is one of the most important aspects of the many problems, including the identification of ob