利用Matlab实现图像配准

基于改进的Powell搜索策略算法的图像配准matlab实现 代码MATLAB编程实现了基于互信息的图像配准。采取的是改进的Powell搜索策略算法,在4个方向上采用的是黄金分割法。当基准图像和待配准图像的互信息达到最大时,两幅图像配准的效果最好,同时获得此时图像的变换系数,然后进行空间变换,获得图像融合图。 运行结果一 下图中图4-1为十字架参考图像,图4-2为十字架浮动图像,图4-3为获得空间变换参数后的变换图像,图4-4为参考图像和浮动图像的配准后图像 运行结果二 在下图中, 图4-5 为一幅名为圣保罗教堂的钥匙图像,是参考图像,图4-6... 阅读详情

之前利用MATLAB配准图像,按照官网的代码进行配准:

clc;clear;
%配准图片的导入
fixed=imread('D:\Test\患侧1组白光图.tif');
moving=imread('D:\Test\健侧1组白光图.tif');
%显示配准之前的图片
figure, imshowpair(moving, fixed, 'montage')
title('Unregistered')
figure, imshowpair(moving, fixed)
title('Unregistered')
%粗配准
[optimizer,metric] = imregconfig('multimodal');
movingRegisteredDefault = imregister(moving, fixed, 'affine', optimizer, metric);
%显示粗配准的图片
figure, imshowpair(movingRegisteredDefault, fixed)
title('A: Default registration')

以上就是粗配准的代码了,但是实际运行过程中,并不会如官网的MRI示例一样顺利,而是会出现如下错误:

Error using imregtform>parseInputs (line 252) The value of 'MovingImage' is invalid. All dimensions of the moving image should be greater than 4.

Error in imregtform (line 123) parsedInputs = parseInputs(varargin{:});

Error in imregister (line 119); tform = imregtform(varargin{:});"

可以看到是:

movingRegisteredDefault = imregister(moving, fixed, 'affine', optimizer, metric);
基于SURF算法的图像配准Matlab仿真 在上述程序中,首先读入待配准的两幅图像,然后利用detectSURFFeatures函数分别提取它们的SURF特征点和描述子。SURF算法是一种经典的特征点检测和描述算法,能够在图像中检测稳定的特征点并计算出特征向量,从而实现图像匹配和配准。在Matlab中,可以使用Computer Vision System Toolbox中的SURF函数进行SURF特征点的提取和描述子的计算。SURF算法的主要思想是利用Hessian矩阵来检测稳定的极值点,然后对这些极值点进行方向估计,再计算出描述子。 阅读详情

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