特徵匹配原理是一種影像匹配方法，它涉及從影像中提取的特徵，並將這些特徵作為共軛實體。特徵匹配的過程包括特徵提取和特徵描述兩個主要步驟，以及後續的特徵匹配。以下是特徵匹配原理的詳細解釋：
特徵提取：
從圖像中提取關鍵點（或特徵點、角點）等，這些關鍵點是圖像中的重要特徵。
關鍵點的精確定位和主方向的分配是確保特徵匹配準確性的關鍵步驟。
特徵描述：
使用一組數學向量對特徵點進行描述，以確保不同的向量和不同的特徵點之間存在對應關係。
描述子的設計應使得相似的關鍵點之間的差異儘可能小，以提高匹配的準確性。
特徵匹配：
通過計算特徵向量之間的距離（如歐氏距離、漢明距離、餘弦距離等）來實現特徵點的匹配。
匹配過程中可能涉及多種算法，如SIFT（尺度不變特徵變換匹配算法），它能夠處理目標的旋轉、縮放、平移、圖像放射/投影變換、光照影響、部分目標遮擋、雜物場景和噪聲等問題。
圖像尺度空間的概念在特徵匹配中也扮演著重要角色。圖像尺度空間是通過不同尺度的高斯函式卷積原始圖像得到的，它描述了圖像在不同尺度下的表達。在特徵匹配過程中，通過在尺度空間中檢測極值點，可以識別出對於尺度和旋轉不變的興趣點，從而提高匹配的穩定性和準確性。