sift演算法，即 scale-invariant feature transform，尺度無關的特徵變換演算法。
以上方法檢測到的極值點是離散空間的極值點，以下通過擬合三維二次函式來精確確定關鍵點的位置和尺度，同時去除低對比度的關鍵點和不穩定的邊緣響應點(因為dog運算元會產生較強的邊緣響應)，以增強匹配穩定性、提高抗雜訊能力。
3.1.3.1 關鍵點的精確定位
離散空間的極值點並不是真正的極值點，圖4.1顯示了二維函式離散空間得到的極值點與連續空間極值點的差別。利用已知的離散空間點插值得到的連續空間極值點的方法叫做子畫素插值（sub-pixel interpolation）。
3.1.3.2 消除邊緣響應
乙個定義不好的高斯差分運算元的極值在橫跨邊緣的地方有較大的主曲率，而在垂直邊緣的方向有較小的主曲率。
小白入門 計算機視覺CV課程
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計算機視覺 CV技術指南文章彙總
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