So, the algorithm says that we can compute a set of Gaussian smoothed images at multiple scales, then compute the principal directions and curvatures at each point of the smoothed images compute zero crossings of the Gaussian curvature and the extrema of dominant principal curvature in the corresponding principal direction.
तो एल्गोरिथ्म यह कहता है कि विभिन्न स्केल पर हम गौशियन स्मूद इमेज की गणना कर सकते हैं, फिर हम गौशियन कर्वेचर के जीरो क्रॉसिंग और प्रमुख प्रिंसिपल कर्वेचर के एक्सट्रीमा की स्मूद इमेज के हर पॉइंट पर प्रिंसिपल डायरेक्शन और कर्वेचर की संबंधित प्रिंसिपल दिशा में गणना कर सकते हैं| तो जीरो क्रॉसिंग आपको कैंडिडेट स्थेप एज पॉइंट देगा और एक्सट्रीमा आपको कैंडिडेट रूफ़ एज पॉइंट देगा और फिर आप अवलोकन का मॉडल स्केल के पास उपयोग कर संबंधित एज के लिए कैंडिडेट पॉइंट चुन सकते हैं|