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'''Scale-invariant feature transform''' ([[Englische Sprache|engl.]], „''skaleninvariante Merkmalstransformation''“, kurz '''SIFT''') ist ein [[Algorithmus]] zur Detektion und Beschreibung lokaler [[Interest-Operator|Merkmale]] in Bildern. Der Detektor und die Merkmalsbeschreibungen sind, in gewissen Grenzen, invariant gegenüber [[Koordinatentransformation]]en wie Translation, Rotation und Skalierung. Sie sind außerdem robust gegen Beleuchtungsvariation, Bildrauschen und geringere geometrische Deformation höherer Ordnung, wie sie zum Beispiel durch projektive Abbildung eines Objekts von verschiedenen Standpunkten im Raum entstehen. Ursprünglich für die [[Objekterkennung]] entwickelt, kommt der Algorithmus mittlerweile in weiteren Gebieten der [[Bildverarbeitung]] zum Einsatz. Darunter z. B. die [[Bildregistrierung]] bzw. das Erstellen von Panoramabildern aus Einzelaufnahmen ([[Stitching]]), Objektverfolgung in Videos, [[Simultaneous Localization and Mapping|Navigation]] von Robotern oder [[Gestenerkennung]].

Der Algorithmus wurde im Jahre 1999 von [[David Lowe (Informatiker)|David G. Lowe]] veröffentlicht und gilt als Referenzverfahren in seinem Einsatzgebiet. Die [[University of British Columbia]] hatte an dem Algorithmus ein US-[[Patent]] inne.<ref>{{Patent| Land=US| V-Nr=6711293| Code=B1| Titel=Method and apparatus for identifying scale invariant features in an image and use of same for locating an object in an image| A-Datum=2000-03-06| V-Datum=2004-03-23| Anmelder=The University of British Columbia| Erfinder=David G. Lowe}}</ref> Die grundlegenden Konzepte von SIFT finden sich in verschiedenen Weiterentwicklungen anderer Autoren wieder. Dabei konnte der Berechnungsaufwand reduziert und die Robustheit von Detektor und Merkmalsbeschreibungen verbessert werden (z. B. [[SURF]], Affine-SIFT, PCA-SIFT).

== Literatur ==
* David G. Lowe: ''Object Recognition from Local Scale-Invariant Features''. In: ''ICCV '99 Proceedings of the International Conference on Computer Vision''. Band 2, Seiten 1150–1157 ([https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/iccv99.pdf online])
* David G. Lowe: ''Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints'' In: ''International Journal of Computer Vision''. Band 60, Nr. 2, Seiten 91–110, 2004 ([https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf online])
* Matthew Brown, David Lowe: ''Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features.'' In: ''[[International Journal of Computer Vision]]''. Band 74, Nr. 1, August 2007 ([http://www.cs.bath.ac.uk/brown/papers/ijcv2007.pdf online]; PDF; 3,7 MB)
* Thomas Läbe, [[Wolfgang Förstner]]: ''Automatic relative orientation of images.'' In: ''Proceedings of the 5th Turkish-German Joint Geodetic Days, March 29th - 31st, 2006''. Berlin, ISBN 3-9809030-4-4 ([http://www.ipb.uni-bonn.de/fileadmin/publication/pdf/Labe2006Automatic.pdf online])
* David G. Lowe: ''Method and Apparatus for Identifying Scale Invariant Features in an image and use of same for locating an object in an image'' Patent US 6,711,293 B1, veröffentlicht am 23. März 2004

== Weblinks ==
* [https://www.vlfeat.org/ ''SIFT'' Implementation (MATLAB toolbox, C library) by Andrea Vedaldi and Brian Fulkerson]
* [https://robwhess.github.io/opensift/ An Open-Source SIFT Library (C library) by Rob Hess]

== Einzelnachweise ==
<references/>

[[Kategorie:Bildverarbeitung]]
[[Kategorie:Panoramafotografie]]
[[Kategorie:Algorithmus (Computergrafik)]]

Scale-invariant feature transform - Versionsgeschichte

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