slic分块后再提取sift特征点matlab

在 MATLAB 中，可以使用以下步骤来对图像进行 SLIC 分割并提取 SIFT 特征点：

1. 加载图像并将其转换为灰度图像。

   image = imread('image.jpg');
   gray_image = rgb2gray(image);

2. 对灰度图像进行 SLIC 分割。

   [labels, numLabels] = slicmex(uint8(gray_image), 100, 10);

这里的第一个参数是图像矩阵，第二个参数是期望的聚类数，第三个参数是超级像素大小。

3. 使用 vl_feat 库中的 `vl_sift` 函数提取每个超级像素块中的 SIFT 特征点。

   [~, descriptors] = vl_sift(single(gray_image), 'frames', get_sift_frames(labels));

这里的 `get_sift_frames` 函数用于获取每个超级像素块的中心点坐标作为 SIFT 特征点的位置。

   function frames = get_sift_frames(labels)
     numLabels = max(max(labels));
     [rows, cols] = size(labels);
     frames = [];
     for i = 1:numLabels
         [r, c] = find(labels == i);
         if isempty(r)
             continue;
         end
         center_row = round(mean(r));
         center_col = round(mean(c));
         frames(:, end+1) = [center_col; center_row; 10; 0];
     end
   end

4. 可以根据需要对特征点进行进一步的筛选和处理。

   % 例如，可以根据特征点响应值进行筛选
   [f, d] = vl_sift(single(gray_image), 'frames', get_sift_frames(labels), 'PeakThresh', 5);

这里的 `PeakThresh` 参数用于控制特征点响应值的阈值。