MATLAB实现基于Harris角点检测的图像配准系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，实现了基于Harris特征点检测的图像自动配准算法。通过提取图像角点、匹配特征并计算变换矩阵，完成多幅图像的高精度对齐，适用于遥感、医学影像等领域的配准任务。

详 情 说 明

基于Harris特征点检测的图像配准算法实现

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的自动化图像配准系统，采用Harris角点检测算法作为核心技术。系统能够自动检测两幅图像中的显著特征点，建立特征对应关系，并通过空间变换参数计算实现图像的高精度对齐。主要应用于存在平移、旋转或缩放差异的相似图像之间的配准任务。

功能特性

• 完整的配准流程：包含图像预处理、特征点检测、特征描述与匹配、变换矩阵估计和图像重采样全流程
• Harris角点检测：采用经典的Harris算法检测图像中的稳定特征点
• 灰度窗口匹配：基于局部灰度窗口相似度进行特征点匹配
• 仿射变换估计：使用最小二乘法计算最优的空间变换参数
• 多维度输出：提供配准结果图像、匹配可视化、参数报告和效果对比图

使用方法

1. 准备输入数据：准备参考图像和待配准图像（JPEG/PNG格式的灰度图像）
2. 参数配置：根据需要调整角点检测阈值、匹配窗口大小等参数
3. 运行主程序：执行主程序开始配准流程
4. 查看结果：系统将生成配准后的图像、匹配可视化图和配准参数报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了图像配准的完整处理流程，具备图像读取与预处理、Harris特征点检测与筛选、特征描述子提取与相似度匹配、仿射变换矩阵鲁棒估计、图像重采样与坐标变换，以及多模态结果可视化与参数报告生成等核心功能模块。