图5A示出了首先遍历感兴趣区域500中的（0，0）处的中心像素。当遍历（0，0）处的中心像素时，计算系统110确定它是否是局部特征。例如，将像素的特征分数与其中心正方形中所示的八个相邻像素的特征得分进行比较，以确定其特征分数是否小于或大于其他特征分数。如果一个像素的特征分数小于或大于其相邻像素的特征得分，则它是作为特征点的局部最小值或最大值。
对于缩小查找表400B或400C中的偏心像素，计算系统110首先确定它是参考pizza slice中的轴向点、对角线点还是内部点。对于参考pizza slice的轴向或对角像素，通过对称变换在感兴趣区域中识别其他三个对称像素。对于参考pizza slice的内部点，通过对称变换在剩余的七个pizza slice中识别的其他七个对称像素。
图5B示出了在（1，0）、（0，−1）、（−1，1）和（0，1）处范数为1的下一组轴向点被顺时针遍历。对于缩小查找表400B或400C中的（1，0）处的轴向像素，计算系统110配置为对称地识别其他三个轴向像素。
图5C示出了在（1，1）、（−1，2）、（-1，-1）和（1，−1）处平方范数为2的下一组对角像素被顺时针遍历。对于缩小查找表400B或400C中的（1，1）处的对角像素，计算系统110配置为对称地识别其他三个对角像素。
图5D示出了在（2，0）、（0，2）、（−2，2）和（0，−2）处平方范数为4的下一组轴向像素被顺时针遍历。对于缩小查找表400B或400C中的（2，0）处的轴向像素，计算系统110配置为对称地识别其他三个轴向像素。
