给我一段基于SIFI的红外与可见光灰度图像配准的matlab代码

以下是基于SIFT算法的红外与可见光灰度图像配准的matlab代码：

% 读入两幅图像
im1 = imread('infrared_image.jpg');
im2 = imread('visible_light_image.jpg');

% 转换为灰度图像
im1_gray = rgb2gray(im1);
im2_gray = rgb2gray(im2);

% 提取SIFT特征
[f1, d1] = vl_sift(im1_gray);
[f2, d2] = vl_sift(im2_gray);

% 匹配特征点
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2);

% 保留最优的匹配点
num_matches = size(matches, 2);
best_matches = zeros(num_matches, 4);
for i = 1:num_matches
    best_matches(i, :) = [f1(1, matches(1, i)), f1(2, matches(1, i)), f2(1, matches(2, i)), f2(2, matches(2, i))];
end

% 进行配准
[tform, inlier_points1, inlier_points2] = estimateGeometricTransform2D(best_matches(:, 1:2), best_matches(:, 3:4), 'similarity');

% 显示配准结果
im1_registered = imwarp(im1, tform, 'OutputView', imref2d(size(im2)));
figure; imshowpair(im1_registered, im2, 'montage');

需要注意的是，该代码使用了VLFeat库提供的SIFT算法实现特征点的提取和匹配。在运行代码前，需要先安装并配置好VLFeat库。