MATLAB实现的交叉相关图像自动配准系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用归一化互相关算法实现图像自动配准，支持手动或自动参考区域选择，涵盖平移、旋转变换。系统提供精度评估与配准结果可视化，适用于医学影像、遥感等领域的图像对齐需求。

详 情 说 明

基于交叉相关的图像自动配准系统

项目介绍

本项目实现了一种基于归一化互相关（NCC）算法的图像自动配准系统，能够对两幅灰度图像进行精确的对齐与匹配。系统通过计算图像间的相似度指标，自动寻找最优的空间变换参数，支持平移、旋转等基本变换，并提供配准结果的可视化与精度评估功能，适用于医学影像、遥感图像等领域的图像对齐任务。

功能特性

• 自动配准：基于归一化互相关算法，自动计算两幅图像的最佳对齐参数
• 区域选择：支持手动指定或自动检测参考区域，提高配准精度
• 变换支持：实现平移、旋转等仿射变换，适应不同的配准需求
• 预处理：集成图像滤波功能，提升噪声环境下的配准鲁棒性
• 结果评估：提供峰值信噪比（PSNR）等量化指标评估配准精度
• 可视化：生成配准前后的对比图像，直观展示配准效果

使用方法

1. 准备输入图像：准备两幅待配准的灰度图像（支持JPG、PNG、TIFF等格式）
2. 选择参考区域（可选）：可通过坐标指定或掩模图像选择重点关注区域
3. 运行配准程序：系统自动计算配准参数并执行图像变换
4. 查看输出结果：

- 配准后的图像（与原图同尺寸） - 配准参数（平移量、旋转角度等变换矩阵） - 精度评估报告（PSNR等指标值）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大尺寸图像）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像读取与格式校验、预处理滤波操作、互相关计算与峰值检测、仿射变换参数求解、配准图像生成与精度指标计算，以及最终的结果可视化与输出保存。