功能描述：
局部圖像檢測器通過圖像比較按其增量不變性屬性可進行分類。他們都是平移不變的。Harris角點檢測是旋轉不變的。這Harris–Laplace（拉普斯），Hessian（海賽函數）-Laplace和DOG(Difference–of-Gaussian（高斯函數）)區域檢測器是旋轉不變和尺度不變的。一些基于力矩區域檢測器，包括Harris -Affine（仿射）Hess ian-Affine區域檢測器，一個邊緣檢測點，一個熵檢測，兩個水平線檢測的MSER (“最穩定極值地區”)和LLD (“水平線描述符”)的設計是仿射不變的轉變。MSER，特別說明，已被證實通常比其他仿射不變檢測效果更好，緊隨其后的是海賽-仿射和哈里斯-仿射。這些方法通過修補局部斑塊，區域，或相當經歷了一個未知的仿射變換。歸一化變換后他們得到一個標準的對象，仿射變換的影響已經消除。然而，當一個較大比例變換出現時 (事實上比3大)，SIFT仍優于所有的其他方法。事實上，實踐證明數學上的，SIFT是完全尺度不變的，指出沒有完全尺度的歸一化方法或仿射不變性：“然而，這些方法是尚未完全仿射不變量，當他們開始與初始特征尺度和地點選擇用一種無仿射變換方式時，卻由于開發全仿射空間成本過高。
算法概述：
對圖像進行旋轉變換和傾斜變換可以模擬有限的一些不同水平角度，垂直角度拍攝圖像。對這些參數進行采樣能保證模擬圖像在不同的角度引起的視角變換下保持近似。所有模擬傾斜后的圖像將由 SIFT 算法進行匹配比較。
水平和垂直采樣：
采樣范圍：
采樣步驟：
MATLAB仿真實驗
自由女神像測試圖仿真
書本測試圖仿真
LEAN像測試圖仿真
對比多種算法：
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