写一段不使用的v1feat库的基于SIFT的MATLAB图像配准，拼接，融合程序

首先，我们需要读取两张待拼接的图像，然后将其转换为灰度图像。

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

gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);

接下来，我们使用SIFT算法提取两张图像的关键点及其特征描述子。

% 创建SIFT算法对象
sift = cv.SIFT();

% 提取第一张图像的关键点及其特征描述子
[kp1, feat1] = sift.detectAndCompute(gray1);

% 提取第二张图像的关键点及其特征描述子
[kp2, feat2] = sift.detectAndCompute(gray2);

然后，我们需要使用暴力匹配算法将两张图像的特征描述子进行匹配。

% 创建暴力匹配算法对象
matcher = cv.BFMatcher('NormType', 'L2');

% 对两张图像的特征描述子进行匹配
matches = matcher.match(feat1, feat2);

接下来，我们需要筛选出最佳的匹配点，可以通过计算匹配点的距离来实现。

% 计算所有匹配点的距离
distances = [matches.distance];

% 选取距离最短的10个匹配点
[~, idx] = sort(distances);
matches = matches(idx(1:10));

然后，我们需要将匹配点对应的关键点坐标提取出来，以便后续的图像配准。

% 获取第一张图像匹配点对应的关键点坐标
pts1 = cat(1, kp1([matches.queryIdx]+1).pt);

% 获取第二张图像匹配点对应的关键点坐标
pts2 = cat(1, kp2([matches.trainIdx]+1).pt);

接下来，我们可以使用RANSAC算法进行图像配准，得到变换矩阵。

% 进行RANSAC算法
[H, inliers] = cv.findHomography(pts1, pts2, 'Method', 'Ransac');

然后，我们可以对两张图像进行拼接，得到全景图像。

% 将第二张图像变换到第一张图像坐标系下
T = maketform('projective', H');
img2_transformed = imtransform(img2, T);

% 计算拼接后的图像尺寸
img_size = size(img1) + [size(img2, 1), size(img2, 2)];

% 创建拼接后的图像
panorama = zeros(img_size, 'like', img1);

% 将第一张图像复制到全景图像中
panorama(1:size(img1, 1), 1:size(img1, 2), :) = img1;

% 将第二张图像拼接到全景图像中
panorama(1:size(img2_transformed, 1), size(img1,2)+1:size(img_size(2)), :) = img2_transformed;

最后，我们可以将全景图像进行融合，使得拼接处更加自然。

% 创建融合函数
blender = vision.AlphaBlender('Operation', 'Binary mask', 'MaskSource', 'Input port');

% 创建融合掩膜
mask = imbinarize(rgb2gray(panorama));

% 进行图像融合
panorama = step(blender, panorama, panorama, mask);

至此，我们完成了基于SIFT的MATLAB图像配准，拼接，融合程序，得到了一张完整的全景图像。