surf算法原理 (1)构建Hessian矩阵 (2)尺度空间生成 (3)初步确定特征点 (4)精确定位特征点 (5)选取特征点主方向确定 (6)构造surf特征点描述算子surf算法特征点提取 extract_surf.cpp data =read_png_u8_gray 读出灰度图 记做I(x,y),图像像素函数 预处理：图像积分 squareConvolutionXY返回积分值构建Hessian矩阵Hessian矩阵描述函数的局部曲率记 f(x,y)在 M点处的黑塞矩阵为 H(M)H(M)是正定矩阵，M处是一个局部的极小值H(M)是负定矩阵，M处是一个局部的极大值H(M)是不定矩阵，M处不是极值特征点尺度无关性其中Lxx(x, )是高斯滤波后图像g()的在x方向的二阶导数图像的二阶导数 一维离散情况 1维拉普拉斯运算可以通过1维卷积核1,-2,1实现 二维离散情况 f(x)=g(I(x), I(x)为图像的灰度值 Hessian矩阵判别式 Dxx是盒子模板与图像卷积，近似代替Lxx 代码中 hessian(x,y)= (Dxx*Dyy-0.8317*(Dxy*Dxy)参数说明 O
