图像全景拼接（图像拼接任务）。

简介：
压缩包内包含的详细信息为：针对一组提供的六种不同场景的图像，将它们进行全景图拼接操作。以下是具体的要求：首先，需要识别关键点，并获取这些关键点的位置和尺度信息。目前，DoG检测子已经通过KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现；请参考该算子的实现方式，自行编写程序以实现Harris-Laplacian检测子。其次，在每一幅图像中，对每个关键点提取用于拼接的SIFT描述子（请编辑SIFTDescriptor.m文件以完成这一步骤，并通过EvaluateSIFTDescriptor.m文件验证其正确性）。随后，比较来自两幅不同图像的SIFT描述子，以确定匹配的关键点（编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子之间的欧氏距离，并实现相应的操作，并通过EvaluateSIFTMatcher.m文件检查结果）。接着，基于图像中的匹配关键点对两幅图像进行配准。建议分别采用最小二乘法（编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该方法，并通过EvaluateAffineMatrix.m文件验证其结果）和RANSAC方法来估计两幅图像间的变换矩阵（编辑RANSACFit.m 文件中的ComputeError()函数实现该方法，并通过TransformationTester.m文件检查结果）。之后，利用变换矩阵对其中一幅图像进行相应的变换处理，并将其与另一幅图像进行拼接。最后，针对同一场景下的多幅图像重复上述步骤以完成全景图拼接（编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作）。可以通过运行StitchTester.m查看拼接效果。此外, 请对比DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果, 并分析在实验数据中的几个场景下, 图像拼接效果存在差异的原因。目前已完成了这些功能的实现以及编译运行均未出现错误！