能用MATLAB编写一个完整的Brisk算法实现特征提取与匹配吗

是的，MATLAB可以实现BRISK算法的特征提取和匹配。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. 初始化BRISK算法参数
3. 检测关键点，并计算关键点的描述符
4. 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);

% 初始化BRISK算法参数
brisk = cv.BRISK('Threshold', 60, 'Octaves', 4);

% 检测关键点，并计算关键点的描述符
keypoints1 = brisk.detect(img1_gray);
[descriptors1, keypoints1] = brisk.compute(img1_gray, keypoints1);
keypoints2 = brisk.detect(img2_gray);
[descriptors2, keypoints2] = brisk.compute(img2_gray, keypoints2);

% 在两幅图像中匹配关键点
matcher = cv.DescriptorMatcher('BruteForce-Hamming');
matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2);

% 显示匹配结果
figure;
showMatchedFeatures(img1, img2, cat(1, keypoints1([matches.queryIdx]+1).pt), cat(1, keypoints2([matches.trainIdx]+1).pt));

需要注意的是，上述示例代码中的BRISK算法和OpenCV库需要安装并配置好。可以使用MATLAB的OpenCV接口调用OpenCV库中的BRISK算法和描述符匹配器。