SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）は、画像処理における特徴量記述子の一つであり、主に物体検出や特徴マッチングのタスクにおいてスケール不変性を持つ特徴を抽出するために使用されます。

SIFTは、以下の主な特徴を持っています：

1. スケール不変性: SIFTは、画像内の物体や領域のスケール変化に対して不変な特徴量を抽出します。これは、画像の異なる解像度やスケール空間における特徴を考慮しているためです。

2. 回転不変性: SIFTは、物体の回転に対しても頑健な特徴量を提供します。これは、特徴点の周辺領域における局所的なエッジや勾配情報に基づいて特徴を抽出することにより実現されます。

3. 局所性: SIFTは、画像内の特定の局所領域に注目し、その領域の特徴を記述します。これにより、大域的な画像変化やノイズの影響を軽減し、特徴のロバスト性を向上させます。

SIFTの手順は、以下のようになります：

1. スケール空間の作成: 画像を異なるスケールで変換し、特徴点のスケール空間を作成します。これにより、画像内の異なるスケールでの特徴を捉えることができます。

2. 特徴点の検出: スケール空間内で、局所的なエッジや特徴点を検出します。特に、スケール空間における極大値や極小値を持つ特徴点候補を見つけるために、特定の尺度空間でのラプラシアン変換を行います。

3. 特徴量の記述: 検出された特徴点周辺の局所領域において、特徴量記述子を計算します。SIFTでは、特徴点の周辺領域を複数の方向やスケールで分割し、各領域における勾配情報や局所構造を記述する特徴ベクトルを生成します。

SIFTは、物体検出、特徴マッチング、画像のモザイク合成など、さまざまな画像処理タスクに応用されます。