要知道什麼是尺度空間，scale space。
        不同大小的物體有著不同的尺度，這個scale的表示，可以用放大縮小表示，可以用高斯blur來模擬。如果不同的尺度下都有同樣的關鍵點，那麼在不同的尺度的輸入影象下就都可以檢測出來關鍵點匹配了。這就是尺度不變性。

        當然，也可以這樣理解，拿配準舉例，輸入需要配準的兩幅影象，可以看成是不同尺度下拍攝的影象，這時就需要尋找兩幅影象在同一尺度下的特徵點，從而促使我們在尺度空間中去尋找兩幅影象的同一尺度，也就是高斯尺度金字塔。

關鍵字：高斯尺度金字塔

打個比方，人近視眼就是一個高斯blur，blur的越大說明尺度越大。
SIFT通過不同sigma的高斯blur引數，模擬出了不同尺度的特徵。
然後用DOG影象求的關鍵點。
高斯金字塔的每一層都不一樣，每一組都不一樣。
所以模擬出來不同的尺度情況，這樣你有需要檢測的影象的尺度就和模擬出來的大體對上了。
所以不同尺度的都能檢測，所以尺度不變性。