形变模型
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基于T-Snake模型的拓扑演化图像分割算法
该项目实现了经典的T-Snake（Topology-conforming Snakes）主动轮廓模型，旨在解决传统Snake模型在图像分割过程中无法自动处理轮廓拓扑结构变化的问题。该算法通过引入仿射细胞分解的思想，将连续的活动轮廓嵌入到离散的特征网格中。其核心功能包括：第一，能够在能量泛函的驱动下使轮廓向目标边缘收敛；第二，具备自动重采样和拓扑变换能力，当演化过程中的轮廓发生碰撞或断裂时，算法能自动完成轮廓的合并与分裂，从而准确识别图像中的多个独立目标或带有孔洞的复杂物体。该程序特别适用于背景相对简单的二 -
旋转不变非刚性图像匹配与配准系统
此MATLAB项目实现了一种能够处理复杂几何形变的图像配准算法，专门针对图像之间存在大幅度旋转以及非线性形变（如扭曲、拉伸或弯曲）的匹配问题。系统利用具备旋转不变性的局部特征提取算法（如SIFT、SURF或改进的边缘特征），在多尺度空间内定位关键点。随后，通过建立一种非刚性的坐标变换模型，通常采用薄板样条函数（Thin Plate Splines, TPS）或基于相干点漂移（CPD）的优化方法，来描述图像间的形变规律。算法核心逻辑在于寻找一个最优的映射函数，通过约束平滑度和匹配误差的正则化项，使两幅图像在
