基于Demons算法的非刚性图像配准MATLAB工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了2D/3D非刚性图像配准，采用Demons算法计算弹性形变场，支持医学与工程多模态数据的高精度空间对齐，适用于医学影像分析与计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于Demons算法的非刚性图像配准工具箱

项目介绍

本工具箱提供了一套完整的非刚性图像配准算法的MATLAB实现，核心采用Demons算法。它支持2D和3D医学图像、工程图像等多模态数据的精确配准。通过计算弹性形变场，实现源图像与目标图像之间的非线性空间对齐，可广泛应用于医学影像分析、计算机视觉和图像处理等领域。

功能特性

• 核心算法：基于Demons力的非刚性配准算法，具备高精度配准能力。
• 优化策略：集成多分辨率金字塔优化策略，提升配准速度与鲁棒性。
• 形变场平滑：采用高斯正则化技术对形变场进行平滑，保证形变的物理合理性。
• 多模态支持：支持2D灰度图像和3D体数据的配准。
• 量化评估：提供均方误差（MSE）、互信息（MI）等多种误差指标用于配准效果评估。
• 结果可视化：支持配准结果对比图、形变场叠加显示等可视化功能。

使用方法

基本配准流程

1. 准备输入数据：

- 源图像：待配准的2D灰度图像（M×N矩阵）或3D体数据（M×N×P数组） - 目标图像：作为配准参考的相同维度图像数据

1. 设置配准参数（可选）：

- 迭代次数 - 形变场平滑系数 - 多分辨率层级设置

1. 执行配准：运行主配准函数，获取配准结果。

输出结果

• 配准后的图像：与目标图像空间对齐的变换后源图像
• 形变场：描述像素点位移的矢量场（2D时为M×N×2，3D时为M×N×P×3）
• 配准误差指标：均方误差（MSE）、互信息（MI）等量化评估参数
• 配准过程可视化：形变场叠加显示、配准效果对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 用于3D数据处理时，建议至少8GB内存

文件说明

主程序文件整合了配准流程的完整实现，其功能包括：参数初始化与验证、多分辨率金字塔构建、Demons配准核心计算、形变场应用与平滑处理、配准结果评估与可视化输出。该文件作为工具箱的入口点，协调各个功能模块协同工作，为用户提供一站式的配准解决方案。