多尺度特徵在計算機視覺和圖像處理領域中扮演著至關重要的角色，它通過在不同空間尺度下提取特徵，以捕獲不同層次和粒度的信息。這種特徵提取方法有助於更好地理解和識別圖像中的內容，特別是在處理尺度變化、遮擋等問題時。多尺度特徵的套用不僅提高了對圖像內容的理解能力，還在目標檢測、圖像分割、人臉識別等多個領域取得了顯著的效果。在深度學習中，通過設計如金字塔結構、特徵金字塔網路（FPN）等網路結構，可以有效地利用多尺度特徵，從而提升圖像處理的性能。
多尺度概念也可以理解為對信號的不同粒度採樣，通過不同尺度的採樣，可以觀察到不同的特徵並完成不同的任務。例如，更小的粒度可以揭示更多的細節，而更大的粒度則更適合觀察整體趨勢。這種多尺度的套用使得提取的信息更加全面，既包括全局的整體信息，也包括局部的詳細信息。
圖像特徵方面，除了顏色和幾何形狀等基本特徵外，還有多種描述方法，如顏色直方圖、顏色集、顏色矩、顏色聚合向量、顏色相關圖等用於顏色特徵的表達。而幾何形狀特徵則包括周長、面積、距離、位置與方向等，以及更複雜的形狀描述符，如矩形度、寬長比、球狀性、圓形度、不變矩、偏心率等。這些特徵描述方法有助於從不同角度捕捉圖像中的信息。