我正在使用 OpenCv Library 开发一个软件，我的软件基于一篇关于多光谱立体里程计的论文。在从图像中提取边缘之后，我必须为每个提取的特征计算边缘直方图描述符。从论文中：
“描述符的空间分量如下获得：
• 从边缘图中选择一个以感兴趣的关键点为中心的 P × P 像素区域。
• 将区域划分为 16 (4 × 4) 个子区域。
• 计算每个子区域的局部边缘直方图，其中五个箱用于对边缘进行分类：水平、垂直、45° 对角线、135° 对角线和各向同性（无方向）。
然后对由 80 个 bin (4 × 4 × 5) 形成的直方图向量进行归一化。"
我的问题是：如果关键点在 edgeMap 的边界上，那么我的窗口（PxP）对于每个 P>=3 都超出范围。一些论文建议使用 P=100。如果关键点靠近边界，也会出现同样的问题。
我应该如何进行？