本文主要讨论了使用Matlab进行尺度不变特征变换（SIFT）图像特征提取的方法，并提出了利用组件对象模型（COM）组件技术与C#语言的混合实现。我们对SIFT算法的基本原理和步骤进行了详细分析。
SIFT算法主要用于图像的特征提取，它在图像配准、拼接、目标提取等高精度图像处理任务中表现出了很好的稳定性。SIFT算法主要包含四个步骤：建立尺度空间并检测尺度空间的极值；去除不稳定特征点；第三，计算特征点的描述信息，确定特征点的方向；生成本地特征描述符并组合成特征向量。
在Matlab环境下，实现SIFT算法通常需要使用到高斯核函数，通过该函数对输入图像进行卷积以形成尺度空间。高斯差分函数（Difference of Gaussians, DoG）用于对图像进行处理，通过在尺度空间中寻找局部极值点来确定图像特征点。特征点的方向和模值是通过邻域像素差分运算确定的。之后，通过计算邻域梯度直方图来进一步增强特征点的抗噪能力，并提高对图像仿射变换、视点变换和非刚性变形的鲁棒性。最终形成的特征向量通常为128维，包含了特征点的位置、尺度和方向等信息。根据不同的应用场景，可能需要采用不同的算法对这些特征向量进行匹配。
由于SIFT算法在计算上具有一定的复杂性，所以提出了基于COM的Matlab和C#语言的混合实现方法。这种方法充分利用了Matlab快速易用的特点以及COM组件的灵活性，可以方便地将SIFT算法集成到现有的图像处理系统中。Matlab推出的Combuilder工具可以将用Matlab编写的程序封装成COM组件，使得其他支持.NET框架的语言（如C#）能够方便地调用这些组件。*** 2工具则能将Matlab实现的算法转换成独立的.NET程序集或者COM组件。
在基于COM的算法Matlab实现部分，首先需要编写和调试Matlab代码作为制作COM组件的基础。安装MatlabBuilder之后，需要设置外部编译器，例如文中所使用的Microsoft Visual C/C++ version 8.0。在Matlab的命令窗口中输入相应命令，启动MatlabBuilder的图形用户界面，建立新工程，加入已经调试好的M文件，并通过点击“Build->COM Object…”来生成相应的dll文件，这便是已经做好的COM组件。构建时，Matlab会自动将该COM组件注册到注册表中。如果COM组件尚未注册，则需要手动注册。
本文的作者来自海军工程大学电气与信息工程学院，文章涉及的关键词包括特征提取、SIFT、COM、Matlab等。文章的研究得到国家自然科学基金（编号***）的支持。作者张朝亮、江汉红、李华志和邵建鹏提出了将Matlab算法编译为COM组件，并使用C#进行调用的混合实现方案，旨在将图像处理中的SIFT算法更加方便地集成到其他工程领域中去。
