作业1.2：基于特征点匹配，实现 “1.png”和“2.png”的两幅图像配准与拼接。处理重叠部分 matlab代码

在MATLAB中实现基于特征点匹配的图像配准与拼接，通常可以按照以下步骤操作：

1. **读取图像**:

img1 = imread('1.png');
img2 = imread('2.png');

2. **关键点检测**:
使用`detectFeatures`函数，如SIFT (尺度不变特征变换) 或 SURF (加速稳健特征) 来找到两个图像中的关键点和描述符。

sift = vision.SIFT;
[features1, descriptors1] = sift.detectAndExtract(img1);
[features2, descriptors2] = sift.detectAndExtract(img2);

3. **匹配关键点**:
通过`matchFeatures`函数计算匹配，比如使用BruteForceMatcher进行距离匹配。

bf = vision.BFMatcher;
matches = bf.knnMatch(descriptors1, descriptors2, 'DistanceRatio', 0.8); % 设置阈值

4. **滤波并选取可靠匹配**:
从匹配结果中选择高质量的匹配对，去除误差较大的。

goodMatches = [];
for i = 1:size(matches, 1)
    if matches(i).distance < 0.8 * matches(i).ratioTestDistance
        goodMatches(end+1, :) = matches(i,:);
    end
end

5. **RANSAC估计**:
使用`estimateGeometricTransform`进行RANSAC算法，得到基本相机矩阵和旋转和平移变换。

tform = estimateGeometricTransform(features1(goodMatches(:, 1)), features2(goodMatches(:, 2)), ' EssentialMatrix', true);

6. **图像变换与拼接**:
将第二张图应用到第一张图上，并合并它们。

warpedImage = imwarp(img2, tform, 'OutputView', 'full');
result = imfuse(img1, warpedImage, 'blend'); % 可视化拼接结果
imshow(result);

7. **处理重叠部分**:
如果需要精细调整重叠区域，可以在融合图像时设置裁剪边界，确保只保留匹配的关键点区域。