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SIFT（尺度不变特征变换）是一种用于计算图像局部特征的算法，它对图像的尺度、旋转和亮度变化具有不变性。SIFT特征在计算机视觉领域被广泛应用于目标识别、图像配准、三维重建等任务中。

SIFT特征的计算包括以下几个步骤：

1. 尺度空间极值检测：使用高斯差分金字塔寻找图像中的局部极值点，以确定关键点的候选位置。
2. 关键点定位：通过对极值点周围的像素进行拟合，确定关键点的精确位置和尺度，并排除低对比度和边缘响应不强的关键点。
3. 方向分配：为每个关键点分配主方向，使得特征具有旋转不变性。
4. 特征描述：以关键点为中心，在其周围的区域内计算梯度幅值和方向直方图，构建描述子，使得特征具有光照不变性和局部形状不变性。

SIFT特征的优点在于其对图像的尺度、旋转和光照变化具有良好的不变性，并且能够提取出具有较强判别能力的局部特征。它在复杂环境下的目标识别和图像匹配中表现出色。然而，由于SIFT算法的复杂性，计算量较大，因此在实际应用中需要考虑计算效率和实时性。