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43 浏览量 2021-09-14 21:14:02 上传评论收藏 564KB PDF 举报

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Matlab 实现多种图像配准

本文讲述如何利用 Matlab Image Processing Toolbox 中的图像配准工具实

现线性正投影、仿射、投影、多项式、分段线性、局部加权平均配准的过程。

实验平台

X86 PC，Windows XP sp2, Matlab 7.1

资源的获取

图片资源来自，其中每个压缩包里存有两副图片，每副图片以矩阵形式保存。

matlab 工具的使用方法：查看帮助 mage Processing Toolbox User's Guid

e——Image registration。

涉及配准方法简介

该工具箱提供的配准方法均需手工选择图像间的匹配点对（control points

pair），均属于交互配准方法。其基本过程为：读入图像数据－>在两副图像上

选择足够匹配点－>选择配准算法，计算变换参数－>变换图像。

假设 input image（输入图像）为欲进行配准的图像，base image 为配准是

的参考图像。以下是我参考 matlab 帮助给出了简介。

1．线性正投影（linear conformal）：最简单。平面映射成平面。

当输入输入图像与参考图像对比，只是存在全局的平移、旋转、缩放或其三

者组合的差别时（正方形仍对应正方形），选择此配准方法。此方法至少需要 2

对匹配点。

2．仿射（affine）：将平行线转换成平行线。

当输入图像形状存在切变现象（正方形对应平行四边形），选此法。至少需

3 对匹配点。

3．投影（projective）：将直线映射成直线。

如果输入图像呈现倾斜，翘起现象，选此法。至少需 4 对匹配点。

4．多项式（polynomial）：将直线映射成曲线。

如果输入图像出现不规则曲变，采用此法。Matlab 中提供有 2、3、4 次幂的

实现，分别至少需要 6，10，10 对匹配点。

5．分段线性（piecewise linear）

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