Brown and Lowe 는 SIFT ( Scale Invariant Feature Transform ) 특징 추출 을 이용 한 파노라마 영상 합성 방법 을 제안 하 였 다 . 도 16 에서 도 20 은 Brown and Lowe 의 SIFT 특징 을 이용 한 파노라마 영상 의 합성 과정 을 나타낸다 . 입력 되 는 영상 에 대하 여 SIFT 특징 을 추출 하 고 ( 도 18 및 도 19 참조 ) , 추출 된 특징 들 을 이용 해서 가장 인접 한 특징 점 끼리 정합 한다 . 이때 n 개 의 특징 을 정합 하 려면 O ( n 2 ) 의 복잡도 를 갖 게 되 는데 , nearest - neighbor 알고리즘 을 통하 여 O ( nlogn ) 의 복잡도 를 갖 도록 성능 을 향상 하 였 다 . 특징 들 사이 의 정합 관계 를 수립 한 후 에 , 번들 조정 을 통해서 기하학 적 인 변환 모델 의 파라미터 를 추정 하 고 , 영상 을 정렬 하 여 변환 함 으로써 도 20 과 같이 파노라마 영상 을 생성 하 였 다 . 사용 된 SIFT 알고리즘 은 입력 된 영상 의 크기 나 회전 에 불변 하 는 특징 을 추출 할 수 있 기 때문 에 , 이 특징 을 이용 함 으로써 신뢰 성 있 는 파노라마 영상 을 생성 할 수 있 다 . 그러나 SIFT 특징 은 계산 복잡도 가 높 아서 처리 속도 가 느린 단점 이 있 다 .