我正在尝试在matlab中实施SIFT。我正在跟踪Lowe的2004年论文。我完成了关键点的计算并为它们分配方向（即所有八度）。在这里，我在实现描述符之前就产生了一个疑问。如何找到其他大小倍频程中关键点的描述符。 （如果原始图像尺寸为256 * 256，则其他尺寸的八度表示为128 * 128,64 * 64）。
下面解释我的方法。
这里我拍摄了256 * 256的图像，并将八度作为256 * 256,128 * 128,64 * 64,32 * 32的图像。在每个八度中有5张图像（一张原始图像和4张模糊图像）。
我计算了所有八度的关键点和方向。 （在此，我每个八度都有2张图像。）
以八度为单位的关键点，大小为128 * 128、64 * 64、32 * 32。如果要在256 * 256图像上表示这些关键点，该如何表示？ （我的怀疑是，例如64 * 64图像的关键点范围高达（64,64））。
如果答案是将64 * 64图像插入到256 * 256。如何插入关键点（即位置，比例和方向）？
非常感谢任何建议。谢谢。
[建议您查看VLFeat的SIFT实现（C / C ++代码周围的墨西哥包装）。深入研究源代码以找到他们在做什么以及为什么。比较Lowe的论文。
我不确定您实际指的是什么。您是否沉迷于在matlab中复制筛选代码。如果是这样，实际上您无需将较低比例的图像中存在的关键点表示为原始比例。值与存在的八度一起存储在“向量”中。在编码的后期，可以将八度数用于进一步的计算并执行匹配功能。
[https://youtu.be/mHWjdav8KVk选中此项以完整实施SIFT