帮我写一个SIFT算子的C程序

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像特征提取的算法，可以用于匹配、目标识别等领域。以下是SIFT算子的C程序实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define PI 3.14159265358979323846

int main()
{
    // 图像像素矩阵
    int pixels[256][256];

    // SIFT特征点坐标与尺度
    double x, y, s;

    // SIFT特征点描述子
    double desc[128];

    // SIFT算子参数
    int octaves = 4;  // 金字塔层数
    int scales = 5;   // 每层尺度数
    double sigma = 1; // 初始高斯核标准差

    // 高斯核计算
    double kernel[5][5];
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        for (int j = 0; j < 5; j++) {
            kernel[i][j] = exp(-(i * i + j * j) / (2 * sigma * sigma)) / (2 * PI * sigma * sigma);
        }
    }

    // 构建高斯金字塔
    double gauss[octaves][scales][256][256];
    for (int o = 0; o < octaves; o++) {
        for (int s = 0; s < scales; s++) {
            if (o == 0 && s == 0) {
                // 第一层使用原始图像
                for (int i = 0; i < 256; i++) {
                    for (int j = 0; j < 256; j++) {
                        gauss[o][s][i][j] = pixels[i][j];
                    }
                }
            } else if (s == 0) {
                // 每个金字塔层的第一张图片
                double prev_sigma = sigma * pow(2, s - 1);
                for (int i = 0; i < 256; i++) {
                    for (int j = 0; j < 256; j++) {
                        double sum = 0;
                        for (int k1 = -2; k1 <= 2; k1++) {
                            for (int k2 = -2; k2 <= 2; k2++) {
                                if (i + k1 >= 0 && i + k1 < 256 && j + k2 >= 0 && j + k2 < 256) {
                                    sum += kernel[k1 + 2][k2 + 2] * gauss[o][s - 1][i + k1][j + k2];
                                }
                            }
                        }
                        gauss[o][s][i][j] = sum;
                    }
                }
            } else {
                // 每个金字塔层的其他图片
                double prev_sigma = sigma * pow(2, s - 1);
                double curr_sigma = sigma * pow(2, s);
                for (int i = 0; i < 256; i++) {
                    for (int j = 0; j < 256; j++) {
                        double sum = 0;
                        for (int k1 = -2; k1 <= 2; k1++) {
                            for (int k2 = -2; k2 <= 2; k2++) {
                                if (i + k1 >= 0 && i + k1 < 256 && j + k2 >= 0 && j + k2 < 256) {
                                    sum += kernel[k1 + 2][k2 + 2] * gauss[o][s - 1][i + k1][j + k2];
                                }
                            }
                        }
                        gauss[o][s][i][j] = sum;
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 构建差分金字塔
    double diff[octaves][scales - 1][256][256];
    for (int o = 0; o < octaves; o++) {
        for (int s = 0; s < scales - 1; s++) {
            for (int i = 0; i < 256; i++) {
                for (int j = 0; j < 256; j++) {
                    diff[o][s][i][j] = gauss[o][s + 1][i][j] - gauss[o][s][i][j];
                }
            }
        }
    }

    // 构建极值点金字塔
    int extrema[octaves][scales - 3][256][256];
    for (int o = 0; o < octaves; o++) {
        for (int s = 1; s < scales - 2; s++) {
            for (int i = 1; i < 255; i++) {
                for (int j = 1; j < 255; j++) {
                    // 判断是否为极值点
                    int is_extrema = 1;
                    double center = diff[o][s][i][j];
                    for (int k1 = -1; k1 <= 1; k1++) {
                        for (int k2 = -1; k2 <= 1; k2++) {
                            if (k1 == 0 && k2 == 0) {
                                continue;
                            }
                            if (center < diff[o][s + k1][i + k2][j + k2]
                                    || center > diff[o][s + k1][i + k2][j + k2]) {
                                is_extrema = 0;
                                break;
                            }
                        }
                        if (!is_extrema) {
                            break;
                        }
                    }
                    if (is_extrema) {
                        extrema[o][s - 1][i][j] = 1;
                    } else {
                        extrema[o][s - 1][i][j] = 0;
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 计算SIFT特征点坐标与尺度
    for (int o = 0; o < octaves; o++) {
        for (int s = 1; s < scales - 2; s++) {
            for (int i = 1; i < 255; i++) {
                for (int j = 1; j < 255; j++) {
                    if (extrema[o][s - 1][i][j]) {
                        // 精确定位极值点
                        double dx, dy, ds;
                        dx = (diff[o][s][i][j + 1] - diff[o][s][i][j - 1]) / 2;
                        dy = (diff[o][s][i + 1][j] - diff[o][s][i - 1][j]) / 2;
                        ds = (diff[o][s + 1][i][j] - diff[o][s - 1][i][j]) / 2;
                        x = i + dx;
                        y = j + dy;
                        s = sigma * pow(2, s) + ds * sigma * pow(2, s + 1);
                        // 计算SIFT特征点描述子
                        for (int k = 0; k < 128; k++) {
                            desc[k] = 0;
                        }
                        // ...
                    }
                }
            }
        }
    }

    return 0;
}

注意：以上代码仅为SIFT算法的框架，还需要补充完整的特征点描述子计算过程等细节。