实现三幅图像顺序拼接融合的MATLAB脚本

资源摘要信息:"该资源主要涉及图像处理领域中的图像拼接和融合技术。具体而言，它涉及到对三幅图像进行拼接融合，以创建出一个无缝的、宽视角的场景。这些图像需要按照左、中、右的顺序输入以保证正确的拼接。整个过程涉及图像预处理、特征检测、特征匹配、单应性矩阵计算、图像融合等多个步骤。而文件列表中包含多个Matlab脚本文件，它们分别对应于图像处理中的不同功能模块。 1. mathimage3.m：可能是用于执行某种数学运算的模块，考虑到图像处理中涉及到大量的数学计算，该文件可能用于对图像数据进行数学变换或者优化。 2. blend.m：该文件很可能与图像融合相关，图像融合是拼接过程中的关键步骤，它涉及到如何平滑地结合两张或以上的图像，使得拼接处的接缝不明显，融合后的图像自然。 3. harris.m：此文件可能包含了Harris角点检测算法的实现。Harris算法是一种常用于图像特征提取的方法，它可以检测图像中的角点，这些角点随后可以用于图像的配准与拼接。 4. getNewSize.m：此模块可能用于计算拼接后图像的新尺寸，或者用于调整单个图像到拼接所需的尺寸。 5. ada_nonmax_suppression.m：该文件名暗示了它可能实现非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）算法，该算法常用于图像的特征提取后，用于抑制非最大响应点，突出重要的特征点。 6. ransacfithomography.m：此文件很可能是用来计算图像之间的单应性矩阵，使用了RANSAC（随机抽样一致性）算法来提高计算的准确性和鲁棒性。单应性矩阵是图像拼接中非常关键的组件，因为它能够描述不同图像中相应点之间的关系。 7. getHomographyMatrix.m：此文件可能用于计算和获取单应性矩阵，这个矩阵是图像拼接的基础，它定义了如何将一幅图像映射到另一幅图像上。 8. getFeatureDescriptor.m：该文件可能包含获取图像特征描述符的代码，特征描述符用于描述图像的局部特征，这些特征描述符对于图像间的匹配至关重要。 9. dist2.m：此文件名可能表示它包含了计算两点间距离的函数，这对于特征匹配过程中的距离计算非常重要。 从以上描述可以看出，这个资源集合了图像处理多个关键步骤所需的功能模块，涵盖了从图像的特征检测、匹配、单应性矩阵计算到最终的图像融合，构成了一个完整的图像拼接融合工作流程。这些技术广泛应用于计算机视觉、增强现实、地图创建等领域。"