使用一组 36 张以 Z 字形顺序采样的显微图像，进行全景拼接。 学习并掌握 SIFT 特征点的提取、特征匹配和拼接优化，实现大图的自动拼接。根据以上要求编写matlab程序

在MATLAB中，实现基于SIFT特征点的全景拼接通常包括以下几个步骤：

1. **图像预处理**:
- 载入Z字形排列的36张图像，并对它们进行归一化和灰度化，以便后续处理。

% 加载图像
images = imread({['image' num2str(i)] for i = 1:36});
images_gray = rgb2gray(images);

2. **SIFT特征检测**:
- 使用`detectSURFFeatures`函数从每个图像中提取SIFT关键点及其描述符。

sift = vl_sift; % 初始化SIFT检测器
[features, locations] = detectSURFFeatures(images_gray);

3. **特征匹配**:
- 对相邻图像之间的特征点进行匹配，比如使用BFMatcher（Brute Force Matcher），寻找描述符间的相似性。

matcher = bfmatcher('RatioTest', 'MatchThreshold', 0.8); % 创建匹配器
matches = matcher(features(1:end-1,:), features(2:end,:)); % 匹配相邻图像

4. **RANSAC拼接**:
- 使用RANSAC算法（Random Sample Consensus）排除错误匹配，估计相机位姿变换矩阵（如旋转和平移）。

model = estimateGeometricTransform(locations(2:end,:), locations(1:end-1), matches, 'Ransac');

5. **全景拼接**:
- 将所有匹配成功的关键点和它们对应的变换应用到第一幅图像上，形成初始的全景图。然后，逐次将剩余图像加入，直到所有的图像都被添加。

panorama = imref2d([size(images(1),1)*3, size(images(1),2)*3]);
for i = 2:36
    transformed_points = model*i; % 应用变换
    panorama = insertObject(panorama, images{i}, transformed_points);
end
panorama = imresize(panorama, [size(images(1),1) size(images(1),2)]);

6. **结果评估与显示**:
- 可视化拼接后的全景图，检查是否有遗漏或冗余的部分。

imshow(panorama);
title('SIFT-based Panoramic Stitching Result');