两幅图像之间的配准

资 源 简 介

两幅图像之间的配准

详 情 说 明

图像配准是将两幅不同时间、视角或传感器获取的图像对齐的过程。在MATLAB中实现这一功能通常涉及以下关键步骤：首先是特征检测，通过算法如SIFT或SURF提取两幅图像中的关键点；接着进行特征匹配，利用描述符计算相似度并建立对应关系；然后估计几何变换模型，如仿射或投影变换，将匹配的特征点对作为输入；最后通过变换矩阵对浮动图像进行重采样，使其与参考图像对齐。

为提高配准精度，可引入相似性度量（如互信息）作为优化目标，并结合优化算法调整变换参数。MATLAB的Image Processing Toolbox提供了丰富函数支持整个流程，例如`detectSURFFeatures`和`imregister`等工具可显著简化开发。对于多模态图像，可能需要采用基于强度的配准方法而非特征点法。实际应用中还需考虑计算效率与精度的平衡，以及如何处理局部形变或遮挡问题。