计算机视觉：SIFT 算法（Scale Invariant Feature Transform）

SIFT 算法通过构建多个不同高斯模糊程度的图像版本，检测图像中的关键点并生成描述符，实现尺度和旋转不变的特征匹配。算法使用差分高斯（DoG）近似拉普拉斯高斯（LoG）来识别边缘，通过比较每个点与其 26 个邻域点，筛选出局部极值作为兴趣点。SIFT 通过多尺度图像序列（octave）和多次迭代，确保在不同尺度下都能有效检测特征。