（2.1）

对转化为灰度图的图像，进行以下处理。

(1)对原始图像与不同尺度的高斯滤波器 进行卷积运算，并将其映射到一个尺度空间，构造一个初始高斯金字塔。

(2)将尺度参数 扩大两倍，使原来的图像映射到另一个维度，并得到新的高斯组再下降一半进行样品处理。

(3)重复两倍扩张参数和取样,等图像小于某个阈值时才停止，得到递减的高斯图像组，因此形成了高斯金字塔[2]。

(4)对每层的高斯图像进行差分操作，得到一个高斯差分尺度组。

(5)通过选择高斯差分组中的局部极值，找出尺度空间域上的特征点。

(6)用128维的描述向量来表示每一个特征点，最后得到在特征匹配时的重要参考信息,即图像特征描述符。

2.2.2  基于Harris算法的特征点提取：源.自/751·论\文'网·www.751com.cn/

角点检测算法的原理：如果某点不管向哪个方向移动微小的距离都会导致图像的灰度产生很大变化，那么这个点即为角点。判断某点是不是角点的方法是通过分析像素周围区域的自相关函数的自相关矩阵特征值。