图像配准MATLAB

资 源 简 介

图像配准MATLAB

详 情 说 明

图像配准是计算机视觉中的关键技术，用于对齐不同视角或时间拍摄的图像。MATLAB提供了完整的图像处理工具箱来实现这一过程，主要分为三个核心阶段：

特征提取与匹配 通过SURF或KAZE算法检测两幅图像的显著特征点（如角点、边缘），并计算特征描述符。MATLAB的`detectSURFFeatures`函数可快速提取特征，再使用`matchFeatures`通过描述符距离（如欧氏距离）建立初步匹配点对。

变换模型估计 匹配点对通常包含噪声，需通过RANSAC算法剔除异常值。随后利用`estimateGeometricTransform2D`计算最优仿射变换（包含旋转、平移和缩放参数），将浮动图像映射到参考图像的坐标系中。

重采样与评估 使用`imwarp`对浮动图像应用变换矩阵，并通过双线性插值保持平滑性。配准效果可通过SSIM（结构相似性指数）或互信息量化，MATLAB的`ssim`函数可直接输出相似度评分。

扩展思路：对于多模态图像（如MRI与CT），可改用基于互信息的配准方法；若存在大形变，则需采用非刚性变换（如B样条）。MATLAB的`imregtform`函数封装了上述流程，支持自动化参数优化。