有一组目标图像和一组库图像，遍历目标图像，在库图像中找到与目标图像最接近的图像，并把目标图像和库图像文件名写入一个excel文件，用matlab编写一个应用角点匹配算法实现解决这个问题

您可以使用以下步骤来实现这个问题：

1. 导入目标图像和库图像：

使用MATLAB的imread函数导入目标图像和库图像，并将它们存储在适当的变量中。

2. 提取目标图像的角点：

使用MATLAB的corner函数或其他角点检测算法，提取目标图像的角点。

3. 遍历目标图像和库图像：

使用循环结构，遍历目标图像和库图像。

4. 计算角点描述符：

对于每个图像，使用MATLAB的cornermetric函数或其他特征描述符算法，计算角点的描述符。

5. 计算相似性度量：

对于每个目标图像中的角点，计算与库图像中所有角点的相似性度量。您可以使用欧氏距离或其他相似性度量算法。

6. 找到最接近的匹配：

对于每个目标图像中的角点，找到与之最接近的库图像中的角点。记录最接近匹配的库图像文件名。

7. 写入Excel文件：

使用MATLAB的writematrix函数或其他适当的函数，将目标图像和对应的库图像文件名写入Excel文件。

请注意，这只是一个大致的流程，您可能需要根据实际情况进行调整和优化。此外，您还可以使用MATLAB的相关工具箱或其他第三方库来实现角点检测和特征匹配的步骤。