给出SIFT+RANSAC进行图像间特征提取与匹配误点删除的matlab代码，ransac不使用内置函数，给出细节代码

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种广泛应用于图像处理的局部特征检测方法，而RANSAC（Random Sample Consensus）则是用来剔除错误匹配的一种手段。以下是一个简化的SIFT+RANSAC特征匹配的MATLAB代码示例，不包含内置的RANSAC函数，以便于理解核心流程：

% 导入必要的库
addpath('vlfeat'); % 如果没有安装vlfeat，需先添加路径

% 加载图片
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% SIFT特征提取
sift = vl_sift;
[features1, descriptors1] = sift(img1);
[features2, descriptors2] = sift(img2);

% 匹配描述符
matches = matchFeatures(descriptors1, descriptors2); % 这里的matchFeatures是vl_colormap等函数，也可以自定义相似度计算

% 初始化RANSAC
numIterations = 100; % 最大迭代次数
inlierThreshold = 10; % 残差阈值
modelType = 'homography'; % 相似变换模型

% 手动实现RANSAC
bestModel = [];
bestInliers = [];
for i = 1:numIterations
    % 随机选取一对匹配
    randomIdx1 = randperm(size(matches, 1));
    randomIdx2 = randperm(size(matches, 2));
    
    % 获取一对匹配特征
    srcPoint = features1(randomIdx1(1), :);
    dstPoint = features2(randomIdx2(1), :);
    
    % 计算H矩阵（这里假设是对齐两个视图的仿射变换）
    H = estimateHomography(srcPoint, dstPoint);
    
    % 应用H到所有特征
    transformedPoints = warpAffine(features2, H, size(img1));

    % 计算残差
    residuals = sqrt(sum((transformedPoints - features1).^2, 2));
    
    % 确定匹配的inliers
    inliers = residuals < inlierThreshold;

    % 更新最佳模型
    if sum(inliers) > length(bestInliers)
        bestModel = H;
        bestInliers = inliers;
    end
end

% 仅保留RANSAC筛选出的匹配
goodMatches = matches(bestInliers, :);

% 显示匹配的图像
figure;
subplot(1,2,1), imshowpair(img1, img2, 'montage');
title('Original Matches');
subplot(1,2,2), imshowpair(img1, img2, 'montage', goodMatches(:, 1), goodMatches(:, 2), 'Highlight');
title('RANSAC Filtered Matches');

注意：这个代码片段只是一个基本的演示，实际项目中可能还需要考虑更多因素，比如旋转不变性、性能优化以及更复杂模型（如PnP）的处理。另外，`estimateHomography`和`warpAffine`函数在这里假设存在，你需要自行实现或查阅相关文献。