MATLAB实现的轮廓特征与最大互信息图像配准系统

资 源 简 介

本项目运用MATLAB开发了一种图像配准算法，通过边缘检测提取轮廓特征，并采用最大互信息法优化配准过程。该系统高效结合结构特征与信息度量，适用于医学影像等多领域。

详 情 说 明

基于轮廓特征与最大互信息法的图像配准系统

项目介绍

本项目实现了一种结合边缘轮廓特征和最大互信息相似性测度的图像配准算法。系统首先通过边缘检测提取参考图像和浮动图像的轮廓信息，然后利用最大互信息作为相似性度量对两幅图像的轮廓特征进行配准优化，最终输出配准后的图像及配准参数。该系统特别适用于医学影像、遥感图像等需要高精度配准的场景。

功能特性

• 边缘轮廓提取：采用先进的边缘检测算法提取图像关键轮廓特征
• 最大互信息配准：基于信息理论的最大互信息法作为相似性度量标准
• 优化搜索策略：采用梯度下降等优化算法进行参数搜索，确保配准精度
• 多格式支持：支持常见灰度图像格式（jpg、png、bmp等）
• 参数可配置：允许用户指定初始配准参数，如旋转角度、平移量等
• 结果可视化：提供配准过程曲线和精度评估指标

使用方法

1. 准备输入图像：准备参考图像和待配准的浮动图像
2. 设置参数：可选的初始配准参数配置
3. 运行系统：执行主程序开始配准过程
4. 查看结果：

- 配准后的对齐图像 - 最优变换参数（旋转角度、平移量、缩放因子等） - 互信息收敛曲线图 - 配准精度评估指标（均方误差、互信息增益等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）（如使用梯度下降法）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、边缘检测与轮廓提取、配准参数初始化、最大互信息计算与优化、变换参数估计与图像重采样、结果可视化与精度评估等完整流程。该文件集成了配准算法的各个模块，通过调用相应的功能函数完成从图像输入到配准结果输出的全过程。