漫谈《数字图像处理》之尺度不变特征变换算法（SIFT）在传统数字图像处理与计算机视觉领域，局部特征提取是实现跨条件目标匹配、识别与定位的核心技术。尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）作为该领域的里程碑算法，突破性地解决了 “目标尺度、旋转、亮度变化下特征不稳定” 的经典难题，构建了 “多不变性” 局部特征提取的技术范式。本文将系统梳理 SIFT 的核心定位、原理步骤、典型应用，深入剖析其技术局限与改进演进，并通过与同类算法的对比明确其在特征提取体系中的地位。