实现马氏距离应用在NNDRd的MATLAB代码

以下是MATLAB代码实现马氏距离应用在NNDRd：

function [matches, scores] = nnmatch(des1, des2, nnThreshold, distRatio)
% 使用马氏距离计算特征点之间的距离，然后使用NNDRd算法进行匹配

% 输入：
%     des1 - 第一张图像的特征描述符，大小为N1 x 128
%     des2 - 第二张图像的特征描述符，大小为N2 x 128
%     nnThreshold - 最近邻距离阈值
%     distRatio - NNDRd距离比率阈值
% 输出：
%     matches - 匹配的特征点对，大小为M x 2，其中M为匹配点对的数量
%     scores - 匹配点对的得分，大小为M x 1

% 计算每个特征点之间的马氏距离
D = mahal(des2', des1');

% 找到每个特征点的最近邻
[~, nearest] = min(D, [], 2);

% 找到每个特征点的次近邻
D2 = D;
for i = 1:size(D, 1)
    D2(i, nearest(i)) = inf;
end
[~, nearest2] = min(D2, [], 2);

% 使用NNDRd算法进行匹配
scores = D(:,nearest) ./ D(:,nearest2);
matches = find(scores < distRatio);
matches = [matches nearest(matches)];

% 剔除不符合最近邻距离阈值的匹配
dists = sum((des1(matches(:,1),:) - des2(matches(:,2),:)).^2, 2);
ok = dists < nnThreshold^2;
matches = matches(ok,:);
scores = scores(ok);
end

代码中的`mahal`函数用于计算马氏距离，`nearest`和`nearest2`分别表示每个特征点的最近邻和次近邻，`scores`表示匹配点对的得分，`matches`表示匹配的特征点对。最后，通过比较得分和设置的阈值来筛选出符合条件的匹配点对。