參考自：
https://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656
1.尺度不變性
使用不同方差（不同的尺度空間）的LoG （高斯拉普拉斯算子），這樣進行卷積具有尺度不變的性質，但是計算量很大，證明DoG（高斯差分算子）可以近似替代。
具體的過程是：製造高斯金字塔（1.簡單降採樣+2.不同方差的高斯濾波），然後在每個組octave內，進行上下差分，得到的差值就是DoG。
右下圖中，爲高斯金字塔圖像效果，分別是第1組的4層和第2組的4層（可以看到不同的組不同的層，尺度都不一）：
尺度空間的概念：在高斯金字塔中一共生成O組L層不同尺度的圖像，這兩個量合起來（O，L）就構成了高斯金字塔的尺度空間，也就是說以高斯金字塔的組O作爲二維座標系的一個座標，不同層L作爲另一個座標，則給定的一組座標（O,L）就可以唯一確定高斯金字塔中的一幅圖像。
然後就在高斯金字塔中找極值點，上下本層都比，如果是最值，就找到了。
2. 旋轉不變性的原因
方向直方圖的峯值則代表了該特徵點（所在尺度空間內）鄰域梯度的方向，創造了36段（0~360），以此做直方圖，以直方圖中最大值作爲該關鍵點的主方向。爲了增強匹配的魯棒性，只保留峯值大於主方向峯值80％的方向作爲該關鍵點的輔方向。然後，將座標軸旋轉爲關鍵點的方向，以確保旋轉不變性
旋轉後鄰域內採樣點的新座標爲：
