基于局部特征提取方法是图像处理、分析及模式识别领域的热点研究问题之一。由于该技术有着广泛的应用前景，已经吸引了很多学者的关注，并涌现出了大量的研究成果。利用 SIFT 算法提取出的特征点进行图像匹配，对于图像的模糊、旋转、平移和尺度变换具有很强的鲁棒性，甚至对图像光照和视点变化具有一定的鲁棒性。本文主要研究了基于 SIFT 局部图像特征点提取算法。首先对特征点提取的原理进行了详细研究，针对SIFT算法原理分模块进行了研究；然后本文对SIFT特征点在图像匹配和图像拼接领域的应用进行了讨论；最后，为了验证本文算法的有效性和优越性，本文进行了仿真实验实验。实验结果表明，SIFT特征点在图像匹配和图像拼接领域具有极强的适应性。当图像之间存在一定的图像旋转、光照变化和视点变化时，仍然具有满意的匹配效果。

特征融合

计算机视觉项目实战（二）、局部特征匹配Local_Feature_Matching配套素材资源和代码，项目详解见本人博客https://blog.csdn.net/Accelerato/article/details/105577679

点云局部特征描述与匹配研究_杨佳琪.pdf

基于局部特征的卷积神经网络模型

图像特征提取是计算机视觉应用的根本基础。研究了SIFT、LBP和HOG等3种信息互补的局部特征（即多角度局部特征）提取算法，研究了基于稀疏编码的图像相似性匹配算法，并以基于内容的图像检索（CBIR）为应用实例，验证了算法的有效性和高效性。

图像局部不变性特征与描述 pdf 王永明 王贵锦 编著 国防工业出版社 解压密码：HITCAJ

文档，主讲了基于全局和局部特征融合的图像匹配算法研究

[原创]自己实现的FPFH算法，效果与PCL中的完全一致。输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。 个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。

局部特征尺度分解一种信号处理方法，LCD通过三次样条插值获得光滑的内禀尺度分量（Intrinsic scale component，简称ISC），从本质上解决了ITD分解结果出现毛刺的现象。