matlab代码实现图像配准

资 源 简 介

matlab代码实现图像配准

详 情 说 明

图像配准是医学影像和计算机视觉中的关键技术，其核心是通过空间变换将不同时间、角度或设备获取的图像对齐。基于互信息的方法因其对强度差异的鲁棒性而被广泛采用。

在Matlab中实现基于互信息的图像配准，通常分为以下步骤：首先加载参考图像和待配准图像，并进行必要的预处理（如灰度归一化）。接着定义优化器（如梯度下降法）和互信息度量函数，通过最大化两幅图像之间的互信息来寻找最佳配准参数。针对旋转和平移变换，需构建参数空间（通常以欧拉角表示旋转，二维向量表示平移），利用优化算法迭代调整参数直至互信息达到峰值。

值得注意的是，互信息对初始位置敏感，可通过粗配准（如基于特征点）提供初始估计。Matlab的优化工具箱能有效处理非线性优化问题，而图像处理工具箱则提供互信息计算函数，两者结合可大幅简化实现流程。该方法的优势在于无需假设图像间的灰度线性关系，适用于多模态影像配准。