MATLAB实现基于FFD算法的快速图像配准系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于自由形变模型（FFD）的非刚性图像配准算法。通过B样条基函数控制网格形变，优化相似性度量，可高效处理医学影像和遥感图像的配准需求。系统具有计算快速、配准精度高的特点。

详 情 说 明

基于FFD算法的快速图像配准系统

项目介绍

本项目实现基于自由形变模型（Free-Form Deformation, FFD）的快速图像配准算法。系统能够对两幅医学图像或遥感图像进行非刚性配准，通过B样条基函数控制网格点的形变，优化相似性度量函数，实现源图像与目标图像的高精度对齐。系统支持多分辨率配准策略，提供配准过程可视化功能。

功能特性

• 非刚性配准：采用B样条自由形变模型，实现对复杂形变的精确建模
• 多分辨率策略：基于金字塔分层配准，提高配准精度和计算效率
• 梯度下降优化：使用高效的优化算法寻找最优形变参数
• 可视化分析：提供配准过程实时监控和结果可视化展示
• 性能评估：自动生成配准精度指标和执行时间统计报告

使用方法

输入要求

1. 源图像：待配准的二维灰度图像（支持jpg、png、tiff等格式）
2. 目标图像：作为配准参考基准的二维灰度图像
3. 控制参数：网格间距大小、迭代次数、收敛阈值等配准参数

输出结果

1. 配准后的图像：经过FFD变换后的对齐图像
2. 形变场数据：包含每个像素点位移信息的二维向量场
3. 配准报告：包含配准精度指标、执行时间、收敛曲线等统计信息
4. 可视化结果：配准前后对比图、形变场可视化图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像预处理、多分辨率金字塔构建、B样条形变场初始化、相似性度量计算、梯度下降优化迭代、形变场应用与图像重采样、结果可视化与性能评估等完整配准流程。该文件实现了从参数配置到最终结果输出的全自动处理管道，用户可通过修改配置参数适应不同的配准需求。