说明高斯金字塔，LOG 和DOG的设计思路，并对比三者实现算法的差别

高斯金字塔、LOG和DOG都是基于高斯滤波的图像处理算法。

高斯金字塔的设计思路是：将原始图像不断进行降采样处理，得到一系列不同分辨率的图像，每一层图像都是通过对前一层图像进行高斯平滑滤波后进行下采样得到的。高斯金字塔的设计思路很简单，但是它的应用非常广泛，可以用于图像分割、目标检测等方面。

LOG的设计思路是：先对图像进行高斯平滑滤波，然后计算滤波后图像的拉普拉斯算子。因为高斯函数是唯一的可微分函数，所以LOG算法可以提取图像中的边缘和角点等特征。但是，LOG算法计算量大，不适用于实时处理。

DOG的设计思路是：通过对图像进行两次高斯平滑滤波，得到两幅不同尺度的图像，然后将它们相减得到一幅新的图像。这幅图像可以有效地提取出图像中的边缘和角点等特征。同时，DOG算法计算量小，适用于实时处理。

三者实现算法的差别在于：

1. 高斯金字塔和DOG都是基于高斯滤波的，而LOG算法是基于拉普拉斯算子的。

2. 高斯金字塔和DOG都是通过不断降采样得到不同分辨率的图像，而LOG算法则是直接对原始图像进行处理。

3. 高斯金字塔和DOG算法都适用于实时处理，而LOG算法计算量大，不适用于实时处理。

4. 高斯金字塔可以用于图像分割、目标检测等方面，而DOG算法更适合于提取图像中的边缘和角点等特征。而LOG算法则可以同时提取图像中的边缘和角点等特征。