给我一个用matlab写的利用SIFT特征点 的最优分割线融合法

以下是一个用MATLAB实现SIFT特征点最优分割线融合法的示例代码：

function [img_out] = sift_fusion(img1, img2)
    % 读取两幅图像
    im1 = imread(img1);
    im2 = imread(img2);

    % 提取SIFT特征点
    [f1,d1] = vl_sift(single(rgb2gray(im1)));
    [f2,d2] = vl_sift(single(rgb2gray(im2)));

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

    % 计算最优分割线
    [best_x, best_y] = ransac(matches, f1, f2);

    % 合并两幅图像
    img_out = merge_images(im1, im2, best_x, best_y);
end

function [best_x, best_y] = ransac(matches, f1, f2)
    % RANSAC参数设置
    num_iterations = 1000;
    error_threshold = 10;
    inliers_threshold = 0.5;

    % 初始化最好的模型
    best_model = [];
    best_num_inliers = 0;

    % 开始RANSAC迭代
    for i = 1:num_iterations
        % 随机选择4个匹配点
        random_indices = randperm(size(matches,2),4);
        x1 = f1(1,matches(1,random_indices));
        y1 = f1(2,matches(1,random_indices));
        x2 = f2(1,matches(2,random_indices));
        y2 = f2(2,matches(2,random_indices));

        % 计算模型参数
        model = polyfit(x1-x2,y1-y2,1);

        % 计算误差
        errors = abs(polyval(model,x1-x2) - (y1-y2));

        % 计算内点数量
        num_inliers = sum(errors < error_threshold);

        % 如果当前模型更好，则更新最好的模型
        if num_inliers > best_num_inliers
            best_model = model;
            best_num_inliers = num_inliers;
        end

        % 如果已经找到足够多的内点，则结束迭代
        if best_num_inliers >= size(matches,2) * inliers_threshold
            break;
        end
    end

    % 计算最优分割线的x和y坐标
    x = [1 size(f1,2)];
    y = polyval(best_model,x);

    % 将坐标转换为整数
    best_x = round(x);
    best_y = round(y);
end

function [img_out] = merge_images(im1, im2, best_x, best_y)
    % 将两幅图像合并为一幅新图像
    img_out = zeros(max(size(im1,1),size(im2,1)),size(im1,2)+size(im2,2),3,'uint8');
    img_out(1:size(im1,1),1:size(im1,2),:) = im1;
    img_out(1:size(im2,1),size(im1,2)+1:end,:) = im2;

    % 画出最优分割线
    img_out = insertShape(img_out, 'Line', [best_x(1) best_y(1) best_x(2) best_y(2)], 'LineWidth', 3, 'Color', 'red');
end

这个函数接受两幅图像的文件名作为输入，提取SIFT特征点并匹配它们，然后使用RANSAC算法计算最优分割线，并将两幅图像合并为一幅新图像，并在最优分割线上画出一个红线。你可以使用这个函数来测试你自己的图像。