请详解如何通过MATLAB利用Shi-Tomasi角点检测和KLT算法实现双目图像的三维重建，并给出关键代码段。

为了实现双目图像的三维重建，我们可以利用MATLAB的高级仿真功能，并结合Shi-Tomasi角点检测和KLT算法。Shi-Tomasi角点检测算法相较于Harris算法，能够更精确地识别图像中的角点，而KLT算法则能够有效追踪这些特征点在连续帧之间的运动。以下是实现这一过程的关键步骤和代码示例：

参考资源链接：[MATLAB实现双目图像三维重建仿真实践指南](https://wenku.csdn.net/doc/4gn5tt5ad8?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **图像采集**：首先，使用双目摄像头获取两组图像序列，它们从不同视角拍摄同一场景。

2. **特征点检测**：利用Shi-Tomasi算法检测每幅图像中的角点。

function corners = detectShiTomasi(image)
    gray = rgb2gray(image); % 转换为灰度图像
    corners = detectMinEigenFeatures(gray, 'Method', 'shi-tomasi', 'NumStrongest', 1000);
end

3. **特征点匹配**：使用KLT算法追踪特征点在连续帧之间的运动。

function [newPoints, validIdx] = trackFeatures(I1, I2, points)
    newPoints = estimateGeometricTransform(I1, I2, 'similarity');
    validIdx = find(abs(newPoints.Translation) > 1);
    newPoints = newPoints(validIdx);
end

4. **图像校正和三维重建**：根据特征点匹配结果进行图像校正，并计算三维点云。

function [R, T, mask] = estimateRigidTransform(x1, x2, y1, y2)
    [x1, y1] = deal(x1{:}, y1{:});
    [x2, y2] = deal(x2{:}, y2{:});
    idx = isfinite(x1) & isfinite(x2) & isfinite(y1) & isfinite(y2);
    x1 = x1(idx); y1 = y1(idx); x2 = x2(idx); y2 = y2(idx);
    model = fitgeotrans([x1 y1], [x2 y2], 'affine');
    [T, R] = rigidParamsFromGeotrans(model);
end

这里使用了仿射变换模型来估计图像之间的变换，并从中提取旋转矩阵R和平移向量T。

5. **结果展示**：通过MATLAB的绘图功能展示重建的三维模型，用户可以交互式地查看模型的各个角度和细节。

在整个过程中，需要注意的是对双目摄像头进行精确的标定，以确保三维重建的准确性。此外，角点检测的参数选择也对重建质量有重要影响。因此，应当选择适合场景的参数，以检测到足够数量且质量高的角点。

以上代码段和步骤为你提供了一个详细的三维重建流程，你可以通过《MATLAB实现双目图像三维重建仿真实践指南》来获得更加深入的理解和实践指导。这份资源包含了详细的中文注释，可以助你理解每一步操作和算法原理，同时还提供了图像序列.mp4的操作视频指导，确保你能正确运行和显示三维重建效果。

参考资源链接：[MATLAB实现双目图像三维重建仿真实践指南](https://wenku.csdn.net/doc/4gn5tt5ad8?spm=1055.2569.3001.10343)