用matlab代码实现

好的，以下是使用 MATLAB 代码实现上述 SIFT 特征匹配过程的示例代码：

% 读入两张灰度图像 I1 和 I2
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');

% 使用 VLFeat 提取图像的 SIFT 特征
addpath('vlfeat'); % 请确保已经下载并添加了 VLFeat
I1 = single(rgb2gray(I1)); % 转换为单通道浮点数格式
I2 = single(rgb2gray(I2)); 
[f1, d1] = vl_sift(I1);
[f2, d2] = vl_sift(I2);

% 对于 I1 中的每个 SIFT 描述符，在 I2 中找到距离最近的 SIFT 描述符
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2);

% 计算距离比值并进行匹配
ratio = 0.6; % 距离比值阈值
matches_ratio = [];
for i = 1:size(matches, 2)
    % 对于每个 I1 中的 SIFT 描述符，找到它在 I2 中的两个最近邻
    [min_dist, idx] = mink(vecnorm(d2 - d1(:, matches(1, i)), 2, 1), 2);
    % 计算距离比值
    dist_ratio = min_dist(1) / min_dist(2);
    if dist_ratio < ratio
        % 若距离比值小于阈值，则认为匹配成功
        matches_ratio = [matches_ratio, [matches(1, i); idx(1)]];
    end
end

% 将匹配的点对应的坐标保存在两个矩阵 x1 和 x2 中
x1 = f1(1:2, matches_ratio(1,:))';
x2 = f2(1:2, matches_ratio(2,:))';

% 显示匹配结果
showMatchedFeatures(I1, I2, x1, x2, 'montage');

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体场景进行调整和优化。