刚刚开始研究SIFT和SURF这两个算法，查阅了一些资料，现在仍然存在一些可能是比较初级的疑问，问题应该不会很难，比较入门，所以希望有了解的虫友能够帮忙回答一下
1.SIFT中不同的octave层尺寸不同的原因是降采样，那么这个降采样具体是怎样操作的呢？我只通过查阅一些资料知道是通过隔点采样的方法提取而导致每层尺寸大小不同的，那这个隔点采样的标准又是什么呢？
2.查阅了一些有关SURF的资料，上面说它和SIFT算法中的一个不同是SURF算法在生成尺度空间的过程中图片的大小是始终不变的，但是也有不同的octave层，资料上说生成不同octave层的原因是改变高斯模糊尺寸大小得到的，那这个所谓的“高斯模糊尺寸大小”具体是指什么？是指SIFT中所谓的“尺度σ”吗？我是否可以理解为SURF中划分octave层的标准是尺度σ，而SIFT中划分octave层的标准是降采样？
3.SURF中提到它与SIFT相比运算速度加快的原因之一是“采用积分图像法求取像素I(x,y)”，资料中有详细介绍了SURF算法中求取图像中某区域像素值I(x,y)的方法，而SIFT算法中却没有提及像素值I(x,y)是怎么求取的，那具体是怎么求取出来的呢？
4.继续上一个问题，感觉这个问题有点低级，但还是没太弄懂...我想问一下在SIFT中获取尺度空间的时候是高斯函数G与图像像素I的卷积，那这个所谓的图像像素I，在公式里是具体指代某一点吗？然后所有点中的所有像素与该点的高斯函数都通过公式进行卷积得到对应点的尺度空间，是这个意思吗？简单点说是不是一个图像上有多少个点，就得运行多少次公式，把每点对应的L值求出来，从而形成一整张图像的尺度空间值？SURF也是如此吗？
一字一字打出来的，花了很长时间，但真的很需要各位的帮助解决这些可能对各位来说不在话下的问题，我目前没有金币了，只能等待各位好心人了，谢谢大家！
