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. So, zero crossings, they would give you the candidate step edge points and extrema would give you the candidate roof edge points.
તેથી, અલ્ગોરિધમ કહે છે કે આપણે ગૌસિઅન્સ સ્મૂધ ઇમેજીસ ના સમૂહને બહુવિધ સ્કેલ પર ગણતરી કરી શકીએ છીએ, પછી સ્મૂધ ઇમેજીસના દરેક પોઈન્ટ પર મુખ્ય દિશાઓ અને કર્વેચરની ગૌસિઅન્સ કર્વેચરના શૂન્ય ક્રોસિંગ્સ અને મુખ્ય દિશા અનુરૂપમાં મુખ્ય ડોમિનેન્ટ કર્વેચરના એક્સટ્રીમા ની ગણતરી કરી શકીએ છીએ. . તેથી, શૂન્ય ક્રોસિંગ્સ, તેઓ તમને ઉમેદવારના સ્ટેપ એડ્જ પોઇન્ટ આપશે અને એક્સટ્રીમા તમને ઉમેદવારનો રૂફ એડ્જ પોઇન્ટ આપશે.