定义
在计算机视觉中，高斯差（英语：Difference of Gaussians，简称“DOG”）是一种将一个原始灰度图像的模糊图像从另一幅灰度图像进行增强的算法，通过DOG以降低模糊图像的模糊度。这个模糊图像是通过将原始灰度图像经过带有不同标准差的高斯核进行卷积得到的。用高斯核进行高斯模糊只能压制高频信息。从一幅图像中减去另一幅可以保持在两幅图像中所保持的频带中含有的空间信息。这样的话，DOG就相当于一个带通滤波器。
计算
首先分别计算图像f(x,y)和两个大小不同的高斯核
和
的卷积：
DoG结果为：
应用
DoG被用于特定特征的增强（斑点检测等）、增加边缘和其他细节的可见性，但是在操作过程中，很多细节信息等会被丢弃，造成信息的不完整。
