图像的特征提取有哪些算法?

1、SIFT：尺度不变特征变换(Scale-invariant features transform)。SIFT是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果。SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果2、SURF:加速稳健特征（Speeded Up Robust Features）。SURF是对SIFT算法的改进，其基本结构、步骤与SIFT相近，但具体实现的过程有所不同。SURF算法的优点是速度远快于SIFT且稳定性好。3、HOG:方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）。4、DOG：高斯函数的差分(Difference of Gaussian)5、LBP特征，Haar特征等