MATLAB实现基于小波变换与轮廓曲率匹配的图像配准系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用多尺度小波变换提取图像边缘特征，通过轮廓追踪识别主要轮廓，并计算曲率特征实现高精度图像配准。适用于医学影像、遥感图像等领域的自动对齐处理。

详 情 说 明

基于小波变换与轮廓曲率匹配的图像配准系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小波变换与轮廓曲率匹配的图像配准方法。系统通过对输入图像进行多尺度小波变换提取边缘特征，利用轮廓追踪算法识别主要轮廓，计算轮廓曲率特征描述子，并通过特征匹配算法估计图像间的变换参数，最终完成高精度的图像配准。该方法特别适用于具有明显轮廓特征的医学图像、遥感图像等应用场景。

功能特性

• 多尺度边缘检测：采用二维离散小波变换进行多层级边缘特征提取
• 智能轮廓筛选：自动追踪连续轮廓并筛选最长主要轮廓用于特征匹配
• 曲率特征描述：计算轮廓点曲率形成鲁棒的特征描述子
• 精确参数估计：通过特征匹配估计平移、旋转、缩放等变换参数
• 完整结果输出：提供配准图像、变换矩阵及精度评估报告
• 过程可视化：支持边缘检测、轮廓提取、特征匹配等中间结果可视化

使用方法

基本配置

1. 准备待配准的源图像和参考图像（灰度格式，建议尺寸≥256×256像素）
2. 设置可选参数（如不设置则使用默认值）：

- 小波变换层级数（默认：3层） - 曲率计算窗口大小（默认：5点窗口）

运行流程

系统自动执行以下步骤：

1. 读取源图像和参考图像并进行预处理
2. 小波变换边缘检测与轮廓提取
3. 曲率特征计算与匹配
4. 变换参数估计与图像配准
5. 生成配准结果和评估报告

结果获取

程序运行后输出：

• 配准后的图像文件
• 3×3仿射变换矩阵文件
• 配准精度评估报告（匹配点对数量、均方根误差等）
• 中间过程可视化图像

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上空闲内存
• 图像格式：支持jpg、png、bmp等常见灰度图像格式

文件说明

主程序文件整合了图像配准的核心处理流程，具体实现了图像读取与预处理、小波变换边缘检测、轮廓追踪与筛选、曲率特征计算、特征匹配与变换参数估计、配准结果生成与精度评估等关键功能模块，同时负责中间过程的可视化展示和最终结果的输出保存。