尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）是一种用于从图像中提取稳定且具有尺度不变性的特征的算法。SIFT算法主要包含以下步骤：

  1. 尺度空间构建：通过对图像进行高斯滤波，生成多个尺度的图像。每个尺度上的图像通过不同尺度的高斯核进行卷积得到。

  2. 关键点检测：在构建的尺度空间中，利用高斯差分金字塔来寻找具有稳定尺度和位置的关键点。关键点在多个尺度下都有较强的响应。

  3. 方向分配：为每个关键点分配主方向，通过对关键点的局部区域进行梯度计算，并构建梯度直方图。主方向是在梯度直方图上寻找峰值得到的。

  4. 特征描述：以关键点为中心，在尺度空间中选择一个相对固定的窗口大小，并将其分为小的子区域。在每个子区域内计算梯度方向直方图。

  5. 特征匹配：通过计算两幅图像中的特征向量之间的距离（如欧氏距离、汉明距离等），来识别和匹配相似的特征。

  值得注意的是，SIFT算法是基于关键点的检测和描述，而不是直接对整个图像进行匹配。这使得SIFT算法对于尺度缩放、旋转和部分遮挡等几何变换具有较好的鲁棒性和不变性。同时，SIFT算法也具备较高的计算复杂性，但在实践中已经得到广泛应用，尤其在图像匹配、物体识别和图像拼接等领域。