基于PSO算法的智能图像匹配MATLAB实现

资 源 简 介

该项目采用微粒群优化算法实现图像智能匹配，支持平移、旋转、缩放等变换参数优化。通过互信息、归一化互相关等相似度指标构建适应度函数，在MATLAB环境下完成高效匹配搜索。

详 情 说 明

基于微粒群优化算法的图像匹配系统设计与实现（MATLAB版）

项目介绍

本项目实现了一种基于微粒群优化（PSO）算法的智能图像匹配系统。系统能够自动搜索两幅图像之间的最优几何变换参数（平移、旋转、缩放），通过计算图像相似度指标作为适应度函数，实现高效的图像配准。该系统特别适用于医学影像、遥感图像等需要精确配准的应用场景。

功能特性

• 智能参数搜索：采用PSO算法对图像变换参数进行全局优化搜索
• 多相似度度量：支持互信息、归一化互相关等多种图像相似度评估方法
• 多变换支持：可同时优化平移、旋转、缩放等几何变换参数
• 可视化分析：实时展示粒子运动轨迹和适应度收敛过程
• 结果输出：提供最优匹配结果、变换参数和相似度得分等完整输出

使用方法

1. 准备输入图像：准备好基准图像和待匹配图像（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 设置算法参数：配置PSO参数（种群规模、迭代次数、惯性权重等）
3. 定义变换范围：指定平移、旋转、缩放的参数搜索范围
4. 运行匹配程序：执行主程序开始图像匹配过程
5. 查看匹配结果：系统将输出匹配后的图像、变换参数和可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 至少4GB内存（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、PSO算法参数初始化、适应度函数定义（基于图像相似度计算）、几何变换执行、优化过程可视化以及最终匹配结果的生成与展示。该文件通过协调各功能模块，实现了从图像输入到匹配结果输出的完整工作流程。