采用了位于Hessian矩阵上的积分图像做运算

### 回答1：
位于Hessian矩阵上的积分图像是一种常用的图像处理技术，主要用于特征提取和物体识别。Hessian矩阵是一个二阶偏导数矩阵，它可以用来描述图像中的局部结构信息。积分图像则是在原始图像的基础上，将每个像素点的灰度值与其周围像素点的灰度值相加，从而得到一个新的图像。通过在Hessian矩阵上运用积分图像的方法，可以非常高效地计算出图像中的边缘、角点等特征，从而实现特征提取和物体识别的目的。这种技术在计算机视觉领域得到了广泛应用。

### 回答2：
Hessian矩阵是用来描述图像中灰度值变化的二阶导数矩阵。在图像处理领域中，我们常常使用Hessian矩阵来检测图像中的边缘和角点等特征。

积分图像是一种用于快速计算图像特征的技术。它通过对原始图像进行积分运算，得到一个新的图像，其中每个像素的值表示原始图像中该像素点和左上角点之间的矩形区域内的像素值的总和。由于积分图像的计算只需要一次遍历整个图像，所以可以大大加速图像特征的计算过程。

在采用了位于Hessian矩阵上的积分图像做运算时，我们首先对原始图像进行积分运算，得到相应的积分图像。然后，我们可以利用这个积分图像来计算Hessian矩阵中的一些特征，如图像的边缘强度和角点响应等。由于积分图像的快速计算特性，我们可以更加高效地获取Hessian矩阵的信息，从而实现更快速的图像特征提取。

采用了位于Hessian矩阵上的积分图像做运算可以带来很多好处。首先，它可以大大缩短图像特征的计算时间，提高算法的效率。其次，它可以减少计算过程中的误差累积，提高特征计算的准确性。此外，由于积分图像的计算可并行化，因此在多线程或多处理器系统中可以进一步加速计算过程。

总之，采用了位于Hessian矩阵上的积分图像做运算可以有效提高图像特征计算的速度和准确性，是图像处理中常用的技术之一。