MATLAB归一化互相关图像配准系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于归一化互相关（NCC）的自动图像配准，可自动检测平移、旋转和缩放变换，实现像素级精确对齐。支持灰度与彩色图像，适用于医学影像、遥感等领域的鲁棒配准需求。

详 情 说 明

基于归一化互相关（NCC）的自动图像配准系统

项目介绍

本项目实现了一种鲁棒的自动图像配准算法，核心利用归一化互相关（NCC）作为相似度度量标准。系统能够自动探测参考图像与待配准图像之间的空间变换关系（包括平移、旋转和缩放），并通过优化算法计算出最优的仿射变换参数，最终实现像素级的精确对齐。该系统支持处理灰度与彩色图像，并提供了配准结果的可视化对比界面，用于直观展示配准效果与分析差异。

功能特性

• 强大的配准能力：自动估计并校正图像间的平移、旋转和缩放变换。
• 高精度配准：采用归一化互相关（NCC）算法，确保匹配的准确性和鲁棒性。
• 高效搜索策略：结合多分辨率金字塔搜索策略，大幅提升参数搜索效率。
• 广泛的格式支持：输入图像支持 JPG、PNG、TIFF 等常见格式。
• 灵活的参数配置：用户可自定义变换类型、搜索范围及金字塔层数等参数。
• 全面的结果输出：

- 生成与参考图像精确对齐的结果图像。 - 提供详细的变换参数矩阵（平移量、旋转角、缩放因子）。 - 输出配准精度报告（含NCC峰值、匹配误差、处理耗时等指标）。 - 生成配准前后差异对比的可视化热力图。

使用方法

1. 准备图像：准备一张作为基准的参考图像和一张需要对其进行对齐的待配准图像。
2. 配置参数（可选）：根据需要，设置变换类型、参数搜索范围以及金字塔层数。若未指定，系统将使用默认参数。
3. 运行系统：执行主程序。系统将自动进行图像配准计算。
4. 获取结果：程序运行完毕后，将在指定输出目录生成：

- registered_image.*：配准后的图像文件。 - transform_matrix.txt：记录详细变换参数的文本文件。 - registration_report.txt：包含各项精度指标的报告文件。 - difference_heatmap.png：展示配准差异的可视化热力图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 内存：建议 4GB 以上（处理大图像时需更大内存）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程与控制逻辑。它主要负责完成用户交互与参数初始化，调度图像加载与预处理模块，执行基于多分辨率金字塔与归一化互相关的配准参数搜索与优化，计算最终的仿射变换并将其应用于待配准图像，最终生成所有规定的输出结果（包括变换矩阵、精度报告和可视化对比图）并完成展示与保存工作。