SIFT（尺度不變特徵轉換）算法是一種用於圖像處理和計算機視覺的局部特徵描述子，它能夠在不同的尺度和旋轉角度下檢測和描述圖像中的關鍵點。SIFT算法的核心步驟包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方向確定和關鍵點描述。
尺度空間極值檢測：這一步通過構建高斯金字塔來實現，利用不同尺度的高斯模糊來模擬人眼在不同距離觀察物體的過程。高斯差分金字塔（DOG）用於檢測在不同尺度下都穩定的特徵點，這些特徵點對尺度的變化具有不變性。
關鍵點定位：在每個候選位置上，通過一個精細的模型來確定關鍵點的精確位置和尺度。這一步的目的是精確定位關鍵點，並確保它們對尺度和旋轉的不變性。
方向確定：基於圖像局部的梯度方向，為每個關鍵點分配一個或多個方向。這樣，所有的後續操作都相對於關鍵點的方向、尺度和位置進行，從而提供了對這些變換的不變性。
關鍵點描述：在每個關鍵點周圍的鄰域內，測量選定尺度上的圖像局部梯度，並將這些梯度轉換成一種表示，這種表示允許對局部形狀的變形和光照變化有一定的容忍度。
SIFT算法的特點是能夠在不同的尺度空間上定位興趣點，這些興趣點對光照、仿射變換、視角變化、噪聲等因素具有較好的穩定性。SIFT算法的信息量大，適合在海量資料庫中進行快速準確的匹配，因此在圖像識別和計算機視覺領域有著廣泛的套用。