尺度不变特征变换匹配算法（Scale Invariant Feature Transform 简称SIFT）
SIFT算法常用来提取用于描述影像中的局部性特征，算法主要从空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量
算法过程：
- 对图像进行不同尺度的高斯模糊和降采样，构建高斯金字塔
- 借助高斯差分函数（DOG算子）代替微分检测离散空间的极值，作为兴趣点
- 通过拟合三维二次函数与插值，排除不显著与边缘的兴趣点，保留关键点
- 采集关键点在高斯金字塔邻域内像素的梯度与方向，分配主方向给关键点
- 保留峰值大于主方向峰值80％的方向作为该关键点的辅方向，增强匹配的鲁棒性
- 对关键点建立向量描述（位置