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局部图像特征在三维重建、模式识别、图像恢复等计算机视觉领域得到了广泛而成功的应用。好的局部图像特征应具有特征检测重复率高、速度快,特征描述对光照、旋转、视点变化等图像变换具有鲁棒性,特征描述符维度低,易于实现快速匹配等特点。从上述三个方面对SIFT、SURF、Daisy等三种当今流行的典型局部图像特征进行了比较,设计了更具一般性的新型比较评价标准。实验结果表明:SIFT具有最好的鲁棒性,SURF在速度方面更具优势,Daisy在描述图像非极值点方面更具有一般性。