基于MATLAB的边缘与曲率特征图像自动配准系统

资 源 简 介

本项目实现自动图像配准，通过Canny边缘检测提取最长连续边缘，结合角点检测与曲率特征匹配，提升配准精度与效率，适用于医学影像、遥感等领域。

详 情 说 明

基于边缘与曲率特征的图像自动配准系统

项目介绍

本项目实现了一种基于边缘与曲率特征的自动化图像配准系统。系统通过提取图像中的边缘特征，自动识别最长连续边缘，并在边缘上检测关键角点，利用曲率信息生成特征描述子，最终完成图像间的精确配准。该方法对光照变化和噪声干扰具有较强的鲁棒性，适用于多模态图像的配准任务。

功能特性

• 智能边缘筛选：采用Canny等边缘检测算法，自动识别并筛选图像中最具代表性的最长连续边缘
• 曲率特征提取：在边缘角点处计算曲率特征，生成具有判别力的特征描述向量
• 精确特征匹配：基于特征向量的相似度比较，建立准确的对应点关系
• 多参数配准：支持仿射变换、投影变换等多种空间变换模型
• 全面结果输出：提供配准后的图像、精度评估报告和可视化中间结果

使用方法

1. 准备输入图像：准备待配准的源图像和目标图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 设置参数：根据需要调整边缘检测阈值、角点检测灵敏度、匹配精度要求等参数
3. 运行系统：执行主程序开始配准流程
4. 查看结果：系统将输出配准后的图像、变换参数和精度报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存：4GB以上
• 支持操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的完整配准流程，实现了从图像输入到结果输出的全链路功能。具体包括图像预处理与边缘检测模块、最长边缘筛选逻辑、角点检测与曲率特征计算引擎、特征向量生成与匹配算法、空间变换参数估计器以及图像变换与结果可视化组件。该文件作为系统入口，协调各功能模块有序执行，确保配准流程的完整性与准确性。