仅仅使用MATLAB呢

BRISK算法的MATLAB实现依赖于计算机视觉工具箱中的SURF算法，因为BRISK算法的一些步骤和SURF算法相同。以下是一个简单的BRISK算法实现步骤：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像
2. 使用SURF算法检测关键点
3. 对关键点进行方向分配
4. 对关键点进行描述符生成
5. 在两幅图像中匹配关键点

以下是MATLAB实现BRISK算法的简单示例代码：

% 读取图像并将其转换为灰度图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
img1_gray = rgb2gray(img1);
img2_gray = rgb2gray(img2);

% 使用SURF算法检测关键点
points1 = detectSURFFeatures(img1_gray);
points2 = detectSURFFeatures(img2_gray);

% 对关键点进行方向分配
features1 = extractFeatures(img1_gray, points1, 'Method', 'SURF');
features2 = extractFeatures(img2_gray, points2, 'Method', 'SURF');
[~, validPts1] = extractFeatures(img1_gray, points1, 'Method', 'SURF');
[~, validPts2] = extractFeatures(img2_gray, points2, 'Method', 'SURF');

% 对关键点进行描述符生成
briskPoints1 = detectBRISKFeatures(img1_gray, 'Points', validPts1);
briskPoints2 = detectBRISKFeatures(img2_gray, 'Points', validPts2);
[features1, briskPoints1] = extractFeatures(img1_gray, briskPoints1, 'Method', 'BRISK');
[features2, briskPoints2] = extractFeatures(img2_gray, briskPoints2, 'Method', 'BRISK');

% 在两幅图像中匹配关键点
indexPairs = matchFeatures(features1, features2);
matchedPoints1 = briskPoints1(indexPairs(:, 1));
matchedPoints2 = briskPoints2(indexPairs(:, 2));

% 显示匹配结果
figure;
showMatchedFeatures(img1, img2, matchedPoints1, matchedPoints2);

需要注意的是，上述示例代码中的`detectBRISKFeatures`函数需要自己实现，因为MATLAB计算机视觉工具箱没有BRISK算法。BRISK算法的具体实现可以参考BRISK算法的论文或其他相关文献。