图像匹配技术属于人工智能范畴,是人类视觉认知的一种延伸。科学技术日新月异,尤其是伴随计算机技术的发展,图像匹配技术越来越多地应用到日常生活中。而尺度不变特征算法具有良好的尺度、旋转、光照不变特性,因此,该算法成为图像匹配技术研究的新热点并广泛应用于图像处理领域。本文围绕图像匹配技术展开研究,主要完成以下一些工作:首先,介绍数字图像处理的基本概念及应用领域,包括数字图像匹配技术的研究背景和意义。重点对数字图像匹配技术的基本概念做了相关论述。随后,引入尺度空间理论相关概念,阐述尺度空间的基本思想及金字塔算法。重点介绍高斯尺度空间的构造以及图像金字塔结构,并在此基础之上得到图像的多尺度表示。接着详细介绍图像匹配技术,引入尺度不变特征算法。尺度不变特征算子(SIFT算子)利用128维的特征描述向量来表征每个特征点,针对高维特征向量影响匹配速度的问题,本文在第四章介绍了高维数据降维的思想,并对几种经典的数据降维做详细介绍。此外,详细介绍插值技术并探讨了插值技术在图像处理方面的具体应用。最后,本文结合前述的高斯尺度空间、尺度不变特征算法、插值技术、模板匹配等方法提出了一种利用插值技术对特征描述向量做降维处理的方法,最终实现图像匹配,并通过实验验证了该方法的有效性。同时,结合实验数据对文中所提到的匹配方法进行了理论分析和评价。