关于SIFT算法，有点问题
在SIFT算法中，通过sigma，即不同的尺度空间，和降采样，可以得到DoG金字塔
1. 我想知道，在不同的sigma和不同的降采样下，得到的特征点，这些特征点是不一样的呀，能在同一张图上画
出来吗？不同的尺度空间和降采样得到的特征点能在同一张图上画出来吗？我想在同一张图上画出特征点要
要怎么办？
2. 对于特征点的信息，构造一个128维的向量，这个是在周围的16个方块中统计8个方向的数量，对吗？那么这
16个方块怎么选，如果说特征点是（x，y），那么是不是(x-8,y-8)-->(x+8,y+8)这个范围内，4*4个小方块
组成一个大方块，然后统计里面的方向吗？如果不是我说的这样，那是怎么弄的？求讲解一下。
最近在看SIFT特征提取的算法，但是有点不懂，求高手帮忙！求高手留QQ！要不然加我也行，我QQ是2363405977，麻烦在验证消息中写SIFT，求帮忙！！
[解决办法]
1. 在极大值约束的前提下求取特征点以后, 会做亚象素级的插值来获取在原图象上的精确位置, 用泰勒展开来做的.
2. 特征向量的求取, 需要先得到主方向和尺度半径.然后可以想象为从图像中根据主方向和尺度半径挖了一块小图下来, 然后归一化到一定的大小后, 求取4*4个小块的8个方向的振幅.
