SURF特征匹配完成matlab图像拼接

SURF（Speeded Up Robust Features）是一种广泛用于计算机视觉的局部特征描述符算法，它结合了高效率、稳健性和描述符的质量。在MATLAB中，可以利用Image Processing Toolbox的`detectSURFFeatures`和`matchFeatures`函数来完成基于SURF的特征匹配。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **检测关键点**：
使用`detectSURFFeatures`函数从输入图像中检测特征点及其对应的位置（关键点坐标和SURF描述符）。

img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

points1 = detectSURFFeatures(img1);
points2 = detectSURFFeatures(img2);

2. **计算描述符**：
对于每个检测到的关键点，获取其对应的描述符信息。

3. **匹配特征**：
使用`matchFeatures`函数将两个图像的描述符进行匹配，寻找相似度最高的特征对。

matches = matchFeatures(points1_desc, points2_desc, 'Distance', 'hamming');

4. **滤波匹配结果**：
通常会通过设置阈值来去除质量较差的匹配，例如只保留那些匹配得分较高的。

goodMatches = filterMatches(matches, points1, points2, 'Ratio', 0.75); % 高于0.75的匹配率被认为是好的

5. **RANSAC（随机样本一致性）**：
如果需要进一步提高拼接精度，可以使用`estimateGeometricTransform`和`imwarp`函数进行基于RANSAC的二维刚体变换估计，然后调整和融合图片。

6. **图像拼接**：
最终使用`imfuse`或`imcompose`等函数将处理后的两张图合并在一起。

if ~isempty(goodMatches)
    [H, status] = estimateGeometricTransform(points2(ismember(matches(:,1), goodMatches)), points1(goodMatches(:,2)));
    
    img1_warped = imwarp(img2, H, 'OutputView', imref2d(size(img1)));
    imgCombined = imfuse(img1, img1_warped, 'blend'); % 或者其他方法
end