一、Steger算法原理

Hessian矩阵的2个特征值分别为图像灰度函数的二阶导数的极大值和极小值，所对应的2个特征向量则表示2个极值所取的方向，且相互正交。图像线条边缘法线方向（nx，ny）对应于Hessian矩阵最大绝对特征值的特征向量。

Hessian矩阵表示为:     

                                  

根据Steger算法令:

                                

                

则临近二维图像任意像素点的图像灰度极大或极小点为:

                              

若，即一阶导数为零的点位于当前像素内，且（nx，ny）方向的二阶方向导数大于指定的阈值则该点为中心点。

Hessian矩阵负极大绝对特征值：

                              

                             

二、程序总流程图

1、高斯滤波 

 高斯滤波模板有3x3和5x5两种：

                                                                

                                           

2、计算偏导数 

     分别计算一阶导数rx、ry，二阶导数rxx、rxy、ryy。

根据上述计算结果依次计算

算式的分母项（两者分母项相同） 

算式的分子项也部分相似 

为防止计算结果数据丢失（精度位数不够，结果直接被0覆盖），对的分子项进行相应的扩大（左移）。 

对应不同的左移位数，阈值判断条件也做对应变化。

3、原始图像

 

4、条纹中心线 

 

 

三、总结

因为在VisualApplets软件中，只有整数精度。所以才程序设计过程中进行数据扩大精度调整。最后会造成一定的误差。