算法理论概述

图像配准和三维重建是计算机视觉与图像处理领域的重要研究方向。本文介绍的基于affine+sift+GTM算法的方法，旨在实现多幅图像的对齐与场景的三维重建。该方法首先提取图像中的SIFT特征点，然后进行配准和三维重建。

affine+sift+GTM算法基于特征点匹配，通过SIFT特征点进行图像配准，利用GTM模型完成三维重建。具体步骤包括数据准备、特征提取、特征匹配、相似变换以及三维重建等。

数据准备

准备拍摄同一场景的多幅图像，以及相应的摄像机参数，包括内参和外参等。

特征提取

从每幅图像中提取一组SIFT特征点。SIFT是一种局部特征描述符，用于捕捉图像的局部特征。可使用OpenCV等库实现特征点提取。

特征匹配

匹配每幅图像中的SIFT特征点，确定对应关系，常用RANSAC等算法优化匹配准确性。

相似变换

计算多幅图像之间的仿射变换，实现图像配准。

三维重建

根据配准后的图像，利用GTM模型重建三维信息。GTM模型是基于概率的统计模型，将二维信息转换为三维。

三维可视化

将三维点云模型可视化，便于三维分析。

常用数学公式

SIFT特征点描述符是128维向量，用于表示局部特征。

仿射变换公式描述点的线性变换。

GTM模型公式描述点的概率分布。

三维点云模型是点的集合。

算法运行软件版本

使用MATLAB2017b进行算法实现。

算法运行效果预览

提供算法运行结果的预览图。

部分核心程序代码

展示算法关键步骤的MATLAB代码片段。