图像配准matlab程序代码_图像配准程序资源-CSDN文库

共9个文件

m：4个

jpg：4个

bmp：1个

4星 · 超过85%的资源需积分: 50 196 浏览量 2009-11-19 22:55:58 上传评论 7 收藏 336KB RAR 举报

图像配准是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要技术，它涉及到多张图像之间的几何对应关系的确定，以实现图像的叠加、比较、分析或融合。MATLAB作为一个强大的数学计算和编程环境，提供了丰富的工具箱来支持图像处理和分析任务，包括图像配准。下面将详细解释图像配准的基本概念、MATLAB中的实现方法以及可能的应用场景。 1. **图像配准的基本概念** 图像配准的目标是找到一个几何变换，使得源图像和目标图像之间达到最佳的对应关系。这种变换可以是平移、旋转、缩放、仿射变换或非线性变换。配准过程通常包括特征检测、匹配和变换参数估计等步骤。 2. **MATLAB中的图像配准工具** MATLAB的Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox提供了丰富的函数用于图像配准。如`imregtform`函数用于估计图像的变换模型，`imwarp`函数用于应用变换到图像上。另外，`imregcorr`可以计算图像的相似度指标，如均方误差(MSE)或结构相似度指数(SSIM)，以评估配准效果。 3. **图像配准方法** - **基于特征的配准**：这种方法首先检测图像的关键点（如SIFT、SURF或ORB特征），然后匹配这些关键点，最后估计变换参数。 - **基于像素强度的配准**：通过最小化某种相似度度量（如互信息、均方误差）来寻找最佳配准，如使用梯度相关法或区域匹配法。 - **非刚性配准**：适用于图像之间的形变较大时，如B样条变形或自由形态变换。 4. **MATLAB程序代码详解** 在提供的压缩包中，图像配准的MATLAB程序代码可能包含了以下部分： - **预处理**：包括图像归一化、降噪、灰度转换等。 - **特征检测与匹配**：如使用`detectFeatures`和`matchFeatures`函数进行关键点检测和匹配。 - **变换模型估计**：利用`estimateGeometricTransform`函数估计变换模型，如平移、旋转、仿射变换等。 - **应用变换**：通过`imwarp`函数将变换应用到源图像上。 - **评估与优化**：计算配准后的相似度，如MSE或SSIM，并可能通过迭代优化提高配准精度。 5. **应用场景** - 医学影像分析：如MRI、CT图像的配准，用于疾病诊断和治疗规划。 - 计算机视觉：在目标识别、跟踪和3D重建中，图像配准有助于对不同视角或光照条件下的同一对象进行精确匹配。 - 建筑或地理信息：在遥感图像分析中，通过配准不同时间或角度的卫星图像，可以监测地形变化。 - 文物修复：在多张破损文物照片的配准和融合后，可以复原其完整图像。 6. **学习与实践** 对于学生或研究人员，这个MATLAB程序代码是很好的学习资源。你可以通过理解并运行代码，了解图像配准的原理和实现，也可以将其作为基础，扩展到更复杂的配准算法，如基于深度学习的方法。通过深入研究这个MATLAB程序代码，不仅可以掌握图像配准的基本技巧，还能提升在实际问题中的解决能力，为后续的学术研究或项目开发打下坚实的基础。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

matlab程序代码.rar （9个子文件）

图像配准matlab程序代码

MRi.bmp 37KB

My_Registration.m 273B

figure234.jpg 147KB

image1.jpg 29KB

figure1.jpg 132KB

image2.jpg 33KB

Jointh_My.m 271B

Mcurve_My.m 3KB

mi.m 709B

function [Maxm,X,Y] = Mcurve_My(image1,image2,step,rfield,method) % MCURVE_MY 绘制图像配准测度曲线和配准图像 % 参数说明： image1，image2为参考图像和模板图像 % step为计算测度函数时，在x和y方向平移时的步长 % rfield配准区域选择 % method选择测度函数，默认为最大互信息配准MI % 输出参数： Maxm最大测度函数值 % X，Y配准时x、y方向的平移长度 % 灰度级 if isa(image1,'uint16') image1 = double(image1)/65535*255; else image1 = double(image1); end if isa(image2,'uint16') image2 = double(image2)/65535*255; else image2 = double(image2); end % 参考图像及大小 image1 = round(image1); image2 = round(image2); [mr,nr] = size(image1); [mf,nf] = size(image2); wzx1 = (mr-1)/2; wzy1 = (nr-1)/2; wzx2 = (mf-1)/2; wzy2 = (nf-1)/2; if method == 'MI'; % 计算互信息方式 Mi_method = questdlg('使用哪种计算MI方法','方式选择','互信息','归一化互信息','互信息'); end k = 1; for x = wzx1-rfield+wzx2:step:wzx1+rfield+wzx2 % 浮动图像相对参考图像平移+-rfield像素 l = 1; if x <= mr for y = wzy1-rfield+wzy2:step:wzy1+rfield+wzy2 if y <= nr Im_F = image2(mf-x+1:mf,nf-y+1:nf); Im_R = image1(1:x,1:y); else Im_F = image2(mf-x+1:mf,1:nf+nr+1-y); Im_R = image1(1:x,y-nf+1:nr); end if method == 'MI' MeV(k,l) = mi(Im_R,Im_F,Mi_method); l = l+1; end end else for y = wzy1-rfield+wzy2:step:wzy1+rfield+wzy2 if y <= nr Im_F = image2(1:mf+mr+1-x,nf-y+1:nf); Im_R = image1(x-mf+1:mr,1:y); else Im_F = image2(1:mf+mr+1-x,1:nf+nr+1-y); Im_R = image1(x-mf+1:mr,y-nf+1:nr); end if method == 'MI' MeV(k,l) = mi(Im_R,Im_F,Mi_method); l = l+1; end end end k = k+1; end % 输出 x = wzx1-rfield+wzx2:step:wzx1+rfield+wzx2; y = wzy1-rfield+wzy2:step:wzy1+rfield+wzy2; x = x-(wzx1+wzx2);y = y-(wzy1+wzy2); [x,y] = meshgrid(x,y); mesh(x,y,MeV); title('测度曲线'); [Maxm,ind] = max(MeV(:)); [X,Y] = ind2sub(size(MeV),ind); X = (X-1)*step;Y = (Y-1)*step; % 平移像素个数 % 模板图像分别沿x，y轴平移(X-1)*step，(Y-1)*step像素点后与参考图像配准 % 此时，浮动图像中心位于参考图像坐标系(wzx1-rfield+(X-1)*step,wzy1-rfield+(Y-1)*step)处 H.Position = [132 258 260 260]; figure(H) imagesc(image2) title('原始浮动图像'); colormap(gray) H.Position = [402 258 260 260]; figure(H) imagesc(image1) title('原始参考图像') colormap(gray) h1 = get(gca,'Position'); x = h1(1);y = h1(2);w = h1(3);h = h1(4); X1 = wzx1-rfield+X;Y1 = wzy1-rfield+Y; H.Position = [672 258 260 260]; figure(H) axes('Position',[w/mr*(X1-(mf-1)/2)+x,h/nr*(Y1-(nf-1)/2)+y,w/mr*mf,h/nr*nf]); imagesc(image2) title('配准图像') colormap (gray)

评论收藏

内容反馈