SIFT（尺度不變特徵變換，Scale-Invariant Feature Transform）是一種用於圖像處理領域的局部特徵描述子，它能夠在不同尺度、旋轉和部分視角下提取和匹配圖像特徵。
SIFT算法的核心步驟包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方向分配和關鍵點描述。該算法首先通過高斯差分函式在多個尺度上搜尋圖像的極值點，以確定潛在的關鍵點。這些關鍵點是基於它們的穩定程度來選擇的，並且每個關鍵點都會被分配一個或多個方向，基於局部圖像的梯度方向。為每個關鍵點生成一個128維的特徵描述子，這個描述子是由關鍵點周圍區域內的局部圖像梯度計算得到的。SIFT算法的這些特性使其對尺度變化、旋轉、光照變化和一定程度的視角變化都具有穩定性。
SIFT算法在圖像匹配中表現出色，廣泛套用於圖像配準、目標識別和三維重建等領域。