要识别图像上的明显目标，就要用到图像特征提取，图像特征在图像研究领域中是一个重要的研究方向。图像特征提取不仅可以用于图像识别，还可以用于图像配准、图像分割、图像拼接等各个方面。本文研究并实现了数字图像的点特征提取及边缘特征提取。在点特征提取中本文主要对Moravec算子、Harris算子、Forstner算子以及SUSAN算子进行了编程实验得到了各自的检测结果，同时对它们的性能以及适用性进行了分析与研究。在边缘特征提取中主要实现了Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子以及Canny算子的检测结果，同时也对这五种算子进行了分析与比较。在特征点检测中，对Harris算子提出了两种不同的方法，添加了高斯函数一阶微分作为滤波窗口，此窗口是可以手动调节的，进行了改进，得到了比传统的使用梯度算子进行检测更好的结果。随着图像处理精度要求的不断提高，对图像边缘检测的精度要求也在不断提高，现有的边缘特征检测算子大多都是像素级的，这在很多情况下是远远不够的，为了提高边缘检测的精度，提出了亚像素级边缘检测，本文实现了基于Canny算子的三次样条插值方法进行亚像素级边缘特征提取。