⛄一、SIFT配准简介
SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。
1 SIFT算法特点：
（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。
（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配
（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量
（4）高速性，能够快速的进行特征向量匹配
（5）可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合
2 SIFT算法实质
在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向。
3 SIFT算法实现特征匹配主要有以下三个流程：
（1）提取关键点：关键点是一些十分突出的不会因光照、尺度、旋转等因素而消失的点，比如角点、边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点。此步骤是搜索所有尺度空间上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的具有尺度和旋转不变的兴趣点。
（2）定位关键点并确定特征方向：在每个候选的位
