MATLAB实现的粒子群优化互信息图像配准系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用粒子群优化算法(PSO)和互信息相似性度量，实现多模态医学图像的自动高精度配准。系统能自动优化变换参数，支持刚性/非刚性变换，提供可视化配准结果。

详 情 说 明

基于粒子群算法优化的互信息图像配准系统

项目介绍

本项目实现了一种基于互信息相似性度量的自动图像配准解决方案。系统采用粒子群优化算法（PSO）自动搜索最优空间变换参数，实现浮动图像到参考图像的高精度配准。系统具备自动参数优化、多模态图像配准、配准精度评估等功能，适用于医学影像、遥感图像等领域的配准需求。

功能特性

• 多模态图像配准：基于互信息的相似性度量，适用于不同成像模态的图像配准
• 智能参数优化：采用粒子群优化算法自动搜索最优空间变换参数
• 多种变换模型：支持刚性变换、仿射变换等多种空间几何变换类型
• 可视化分析：提供配准过程监控和收敛性能分析
• 精度评估：输出多种量化指标评估配准精度

使用方法

1. 准备输入数据：

- 参考图像：作为配准基准的2D灰度图像 - 浮动图像：需要与参考图像配准的2D灰度图像 - 配准参数设置：包括PSO种群大小、迭代次数、变换类型等

1. 运行配准系统：

- 执行主程序启动图像配准流程 - 系统将自动进行参数优化和空间变换

1. 获取输出结果：

- 配准后的对齐图像 - 最优变换参数（旋转角度、平移向量、缩放因子等） - 配准过程数据（互信息值变化曲线、收敛分析报告） - 配准精度指标（互信息最大值、配准误差评估）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式（jpg、png、tif等）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整配准流程，涵盖了图像读取与预处理、粒子群算法参数初始化、互信息计算与优化、空间变换执行、结果可视化展示以及配准精度量化评估等核心功能模块。该文件通过协调各算法组件的工作，实现了从输入图像到最终配准结果的全自动处理 pipeline。