SIFT详细的算法描述参考：SIFT定位算法关键步骤的说明

2004年，Lowe提高了高效的尺度不变特征变换算法(SIFT),利用原始图像与高斯核的卷积来建立尺度空间，并在高斯差分空间金字塔上提取出尺度不变性的特征点。该算法具有一定的仿射不变性，视角不变性，旋转不变性和光照不变性，所以在图像特征提高方面得到了最广泛的应用。

该算法大概可以归纳为三步：1)高斯差分金字塔的构建;2)特征点的搜索;3)特征描述。

在第一步中，它用组与层的结构构建了一个具有线性关系的金字塔结构，让我们可以在连续的高斯核尺度上查找特征点。它比LoG高明的地方在于，它用一阶高斯差分来近似高斯的拉普拉斯核，大大减少了运算量。

在第二步的特征点搜索中，主要的关键步骤是极值点的插值，因为在离散的空间中，局部极值点可能并不是真正意义上的极值点，真正的极植点可以落在了离散点的缝隙中。所以要对这些缝隙位置进行插值，然后再求极值点的坐标位置。

第二步中另一关键环节是删除边缘效应的点，因为只忽略那些DoG响应不够的点是不够的，DoG的值会受到边缘的影响，那些边缘上的点，虽然不是斑点，但是它的DoG响应也很强。所以我们要把这部分点删除。我们利用横跨边缘的地方，在沿边缘方向与垂直边缘方向表现出极大与极小的主曲率这一特性。所以通过计算特征点处主曲率的比值即可以区分其是否在边缘上。这一点在理解上可以参见Harris角点的求法。

最后一步，即为特征点的特征描述。特征点的方向的求法是需要对特征点邻域内的点的梯度方向进行直方图统计，选取直方图中比重最大的方向为特征点的主方向，还可以选择一个辅方向。在计算特征矢量时，需要对局部图像进行沿主方向旋转，然后再进邻域内的梯度直方图统计(4x4x8)。

GB编码标准

GB编码标准中，比较常用的是GB2312和GBK两种，GB2312是GBK的一个子集，GB2312编码范围是 0xA1A1 - 0xFEFE ，如果纯粹的 GB2312编码，处理起来是十分简单的，但处理GBK字符集时有些小的提示，先说说GBK编码的标准吧：

GBK 采用双字节表示，总体编码范围为 8140-FEFE，首字节在 81-FE 之间，尾字节在 40-FE 之间，剔除 xx7F 一条线。总计 23940 个码位，共收入 21886 个汉字和图形符号，其中汉字(包括部首和构件)21003 个，图形符号 883 个。