基于Matlab的SIFT算法图像配准
图像配准是计算机视觉领域中的重要问题之一，用于将两张或多张图像进行对齐操作，使它们能够在几何和像素级别上达到最佳匹配。SIFT算法是一种常用的图像配准技术，其具有高效、准确且鲁棒性强等特点。
本文将介绍如何使用Matlab实现基于SIFT算法的图像配准，包括图像预处理、关键点检测、特征描述、特征匹配和图像变换等步骤。
一、图像预处理
在进行SIFT算法图像配准前，需要对原始图像进行一些预处理工作，以便更好地提取图像的局部特征。常见的预处理方法包括灰度化、归一化、去噪和边缘检测等操作。
下面是对灰度化和归一化的代码：
% 读取图片并转化为灰度图
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');
gray