用matlab编写算法，实现对于平面镜干涉图像的拼接测量。

平面镜干涉图像的拼接测量可以通过以下步骤实现：

1. 读入干涉图像：使用`imread()`函数读入多组干涉图像，每组干涉图像包括两张图像，分别为参考光路和待测光路的干涉图像。

2. 图像预处理：对读入的干涉图像进行预处理，包括去噪、平滑、边缘检测等操作。可以使用MATLAB中的图像处理工具箱中的函数，如`medfilt2()`函数进行中值滤波去噪，`imgaussfilt()`函数进行高斯平滑，`edge()`函数进行边缘检测等。

3. 干涉图像拼接：将预处理后的多组干涉图像进行拼接，得到一张全景干涉图像。可以使用MATLAB中的图像拼接工具箱中的函数，如`imstitch()`函数进行干涉图像的拼接，或自己实现拼接算法。

4. 相位提取：从全景干涉图像中提取出每个像素点的相位信息，可以使用MATLAB中的相位提取工具箱中的函数，如`unwrap()`函数进行相位展开，`angle()`函数获取相位角等。

5. 相位差计算：根据参考光路和待测光路的干涉图像的相位信息，计算出两者之间的相位差，可以使用MATLAB中的数学计算函数，如`abs()`函数计算绝对值，`atan()`函数计算反正切值等。

6. 测量结果输出：根据相位差计算出平面镜的形变信息和表面高度分布信息，可以使用MATLAB中的数据可视化工具箱中的函数，如`surf()`函数绘制表面高度分布图，`imagesc()`函数绘制形变图等。

下面是一个简单的代码示例：

% 读入干涉图像
img_ref1 = imread('ref1.png');
img_obj1 = imread('obj1.png');
img_ref2 = imread('ref2.png');
img_obj2 = imread('obj2.png');

% 图像预处理
img_ref1 = medfilt2(img_ref1);
img_ref2 = medfilt2(img_ref2);
img_obj1 = medfilt2(img_obj1);
img_obj2 = medfilt2(img_obj2);

% 干涉图像拼接
[pano_ref, ~] = imstitch({img_ref1, img_ref2});
[pano_obj, ~] = imstitch({img_obj1, img_obj2});

% 相位提取
phase_ref = angle(pano_ref);
phase_obj = angle(pano_obj);

% 相位差计算
phase_diff = abs(phase_obj - phase_ref);

% 测量结果输出
figure;
surf(phase_diff);
title('Surface Deformation');
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Height');

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际的干涉图像拼接测量算法可能需要更复杂的处理和计算，具体实现需要根据实际情况进行调整和优化。