本文介绍了使用SIFT算法进行图像配准和拼接的方法，包括关键点提取、描述子匹配、几何变换矩阵估计及图像拼接。提供了相应的Matlab源码，实现了多幅图像的对齐与拼接。
基于SIFT算法的图像配准和拼接实现（附带Matlab源码）
图像配准和拼接是计算机视觉中的重要任务，可以将多幅图像进行对齐并拼接成一幅更大的图像。在本文中，我们将介绍如何使用尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）算法实现图像配准和拼接，并提供相应的Matlab源码。
SIFT算法是一种在计算机视觉中广泛使用的特征提取算法，它能够提取出图像中的关键点，并为每个关键点生成描述子。这些描述子具有尺度不变性和旋转不变性，因此非常适合用于图像配准和拼接。
下面是使用SIFT算法实现图像配准和拼接的Matlab源码：
% 读取待拼接的图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread(
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