sift/sur的特征提取方法是如何保持尺度不變性的？

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）是兩種常用的特征提取算法，它們都是基于圖像的特征表示來進行目標檢測的。它們都能夠保持尺度不變性，即在不同尺度下的特征點具有相同的重要性。

SIFT算法是一種基于尺度空間的特征提取算法，它的核心思想是將圖像中的每個點看作一個在二維空間中的點，并且將每個點的尺度信息保存下來。在圖像中檢測到一個點時，SIFT算法會根據該點周圍的像素點的位置信息，計算出該點與原點之間的距離，并且根據該點周圍像素點的位置信息，計算出該點在圖像中的變化程度。通過這種方式，SIFT算法可以快速地提取出圖像中的關鍵點，并且保持尺度不變性。

SURF算法是一種基于多尺度空間的特征提取算法，它的核心思想是將圖像中的每個點看作一個在三維空間中的點，并且將每個點的多個尺度信息保存下來。在圖像中檢測到一個點時，SURF算法會根據該點周圍的像素點的多個尺度信息，計算出該點在三維空間中的位置信息。通過這種方式，SURF算法可以快速地提取出圖像中的關鍵點，并且保持尺度不變性。

綜上所述，SIFT算法和SURF算法都是基于尺度空間的特征提取算法，它們都能夠保持尺度不變性。SIFT算法是基于圖像中每個點的二維信息進行特征提取的，而SURF算法是基于圖像中每個點的三維信息進行特征提取的。

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