基于薄板样条模型的非刚性图像配准MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于薄板样条（TPS）的非刚性图像配准算法，通过特征点匹配与TPS参数优化，实现图像的高精度弹性对齐。适用于医学影像、遥感等领域的形变配准任务。

详 情 说 明

基于薄板样条模型的非刚性图像配准系统

项目介绍

本项目实现了一种基于薄板样条（Thin Plate Spline, TPS）的非刚性图像配准算法。系统能够根据源图像和目标图像之间的对应特征点，计算最优的薄板样条变换参数，实现图像的非刚性对齐。该系统完整涵盖了特征点匹配、TPS参数计算、图像变换插值等关键流程，并提供配准结果的可视化展示与误差分析功能，适用于医学影像分析、遥感图像处理、计算机视觉等多个领域的图像配准任务。

功能特性

• 非刚性变换核心算法：采用薄板样条插值方法，实现平滑、自然的图像形变
• 完整的配准流程：集成特征点对应关系建立、TPS参数求解、图像变换插值全流程
• 多模式插值支持：提供双线性插值和三次样条插值两种图像变换方法
• 全面的结果输出：

- 变换后的配准图像 - TPS变换参数（权重系数和基函数参数） - 配准精度评估（特征点对齐均方根误差） - 变形场可视化网格图 - 空间误差分布热力图

• 参数可调节：支持正则化参数λ调整，控制变换平滑度

使用方法

基本配置

1. 准备源图像和目标图像（支持RGB或灰度格式）
2. 提供控制点对数据：N×4矩阵，每行格式为(x_src, y_src, x_tar, y_tar)
3. 设置正则化参数λ（可选，默认值为0）

运行流程

系统将自动执行以下步骤：

1. 读取输入图像和控制点对
2. 计算薄板样条变换参数
3. 应用变换到源图像
4. 生成配准结果和误差分析
5. 可视化展示变换效果

结果获取

运行完成后，系统将输出：

• 配准后的图像文件
• 变换参数数据
• 误差分析报告
• 可视化图表（变形网格和误差热力图）

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox

硬件建议

• 内存：4GB以上（处理大图像时建议8GB）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像数据的读取与预处理、薄板样条变换参数的计算与优化、图像坐标映射与插值变换的实现、配准精度的评估与误差分析，以及结果数据的可视化展示与输出保存。该文件通过协调各功能模块的工作流程，确保从输入处理到结果生成的全过程自动化执行。