gms算法matlab

GMS算法（Grid-based Motion Statistics）是一种基于网格的运动统计算法，用于在两个图像之间寻找匹配的特征点。它可以用于图像拼接、物体跟踪、运动估计等领域。

以下是使用MATLAB实现GMS算法的简单示例代码：

% 读入两张待匹配的图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 提取SURF特征点和特征描述子
points1 = detectSURFFeatures(img1);
points2 = detectSURFFeatures(img2);
[f1, v1] = extractFeatures(img1, points1);
[f2, v2] = extractFeatures(img2, points2);

% 使用GMS算法匹配特征点
gmsMatcher = cv.DescriptorMatcher('BruteForce-Hamming');
matches = gmsMatcher.match(v1, v2);

% 进行筛选，去除错误匹配的点
filteredMatches = gms_match_filter(matches, points1, points2);

% 在图像上绘制匹配的特征点
figure; 
showMatchedFeatures(img1, img2, filteredMatches.Location(:,1:2), filteredMatches.Location(:,3:4), 'montage');
title('GMS算法匹配结果');

其中，`gms_match_filter`函数是用于筛选错误匹配点的自定义函数，代码如下：

function [filteredMatches] = gms_match_filter(matches, points1, points2)
    % 计算匹配点之间的距离
    dist = zeros(length(matches), 1);
    for i = 1:length(matches)
        loc1 = points1(matches(i).queryIdx+1).Location;
        loc2 = points2(matches(i).trainIdx+1).Location;
        dist(i) = norm(loc1 - loc2);
    end
    
    % 计算距离的中位数和标准差
    medianDist = median(dist);
    stdDist = std(dist);
    
    % 筛选距离在中位数附近的匹配点
    filteredMatches = matches(dist <= medianDist + 2 * stdDist);
end

以上代码仅为GMS算法的简单示例，实际应用时还需要根据具体情况进行调整和优化。