【1】黑塞矩阵

黑塞矩阵（Hessian Matrix），是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。黑塞矩阵常用于牛顿法解决优化问题，利用黑塞矩阵可判定多元函数的极值问题。在工程实际问题的优化设计中，所列的目标函数往往很复杂，为了使问题简化，常常将目标函数在某点邻域展开成泰勒多项式来逼近原函数，此时函数在某点泰勒展开式的矩阵形式中会涉及到黑塞矩阵。

【2】算法流程

（1）计算每个像素点在x，y方向上的二阶偏导数，并计算xy方向的倒数；

（2）D(h) = Ixx*Iyy - Ixy*Ixy

式中Ixx表示X方向的二阶偏导数；Iyy表示Y方向的二阶偏导数；Ixy表XY方向的二阶导数

（3）结果值（D(h)）进行极大值抑制；

参考文档

图像处理之Hessian矩阵提取关键点（代码）：https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/16874237

一阶与二阶高斯偏导数计算：http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/16369143

黑塞矩阵：https://blog.csdn.net/qq_34886403/article/details/83589108

海森矩阵（Hessian Matrix）及一个用例（图像增强）：https://blog.csdn.net/u013921430/article/details/79770458

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