本來是打算對高斯濾波器性質總結一下，結果發現有比我寫的更好的。
我已經**，具體看「高斯濾波器」。
以下只能說是再加點東西，大多是我沒懂的，歡迎補充和討論:
- 高斯函式的fourier轉換是它自己(但沒明白優點是什麼。。。)
- 高斯卷積有4種實現方法，基本可解決計算時的負責度問題
(詳細見 : http://www.qi.tnw.tudelft.nl/courses/fip/noframes/fip-smoothin.html#heading87)。
- 高斯函式一階可求gradient, 二階可求laplacien
(這裡不太明白，在我看來，只要一階是原點對稱的函式二階都是軸對稱的，就是說應該許多函式都可以勝任，是不是除了高斯別的函式也能做到?)
- dog (difference of gaussian) 可以近似laplacien，方便計算
(在許多特徵值探測程式中，比如sift，使用高斯卷積來平滑影象，然後用hessian矩陣來探測關鍵點。
但是，為什麼還要用dog來構建laplacien空間? 上下26點的比較，非要在laplacien空間中完成麼?)
就這些了，求指點。。。。
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