MATLAB实现的PSO-IMIR算法优化互信息图像配准系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了一种利用粒子群优化(PSO)算法优化互信息的图像配准系统。通过PSO算法对平移、旋转、缩放等几何变换参数进行智能搜索，以互信息为相似性测度，实现浮动图像与参考图像的高精度自动配准。

详 情 说 明

PSO-IMIR 算法优化的互信息图像配准系统

项目介绍

本项目开发了一套基于粒子群优化（PSO）算法的互信息图像配准系统。系统通过计算参考图像与浮动图像之间的互信息值作为相似性测度，利用PSO算法对浮动图像的几何变换参数（平移、旋转、缩放）进行优化搜索，实现两幅图像的最优空间对齐。系统支持灰度图像的自动配准，并提供配准精度评估指标。

功能特性

• 自动配准：对灰度图像进行全自动空间配准，无需手动干预
• 多参数优化：同时优化平移、旋转和缩放三个几何变换参数
• 互信息度量：采用互信息作为相似性测度，对多模态图像具有良好的适应性
• PSO优化：利用粒子群优化算法高效搜索最优变换参数
• 完整评估：提供多种配准评估指标，包括最终互信息值、配准时间、归一化互信息值等
• 可视化输出：生成配准结果图像和收敛过程曲线

使用方法

输入要求

1. 参考图像：单通道灰度图像（支持.jpg, .png, .tif等MATLAB可读格式）
2. 待配准图像：单通道灰度图像（尺寸可与参考图像不同）
3. PSO参数设置：可自定义种群规模（默认30）、最大迭代次数（默认100）、学习因子c1/c2（默认2.0）
4. 变换参数范围：默认范围为平移[-50,50]像素、旋转[-30°,30°]、缩放[0.8,1.2]

输出结果

1. 配准后图像：经过最优变换参数调整后的浮动图像
2. 变换参数矩阵：最优的平移量(x,y)、旋转角度、缩放系数
3. 收敛曲线：PSO算法迭代过程中互信息值的优化过程曲线
4. 配准评估指标：最终互信息值、配准时间、归一化互信息(NMI)值

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持基本的矩阵运算和图像处理操作

文件说明

主程序文件整合了图像配准全过程的核心功能，包括图像数据读取与预处理、粒子群优化算法的完整实现、互信息计算模块、几何变换参数的空间映射与图像变换操作、优化过程的收敛监控与可视化，以及配准结果的综合输出与精度评估。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从输入图像到最终配准结果的自动化处理。