Matlab彩色图像配准

Matlab彩色图像配准

图像处理课上要求实现彩色图像配准,合成后颜色不变

但是按照官方说明操作时,总是报错:All dimention …greater than 4…,应该是实现imregister时,只能从单个维度实现配准。

于是一位大佬出现直接解决问题:

pic_fixed = imread(‘1.jpg’); pic_moving = imread(‘2.jpg’);
[optimizer,metric]=imregconfig(‘monomodal’); for i=1:3
pic_registered(:,:,i) = imregister(pic_moving(:,:,i),pic_fixed(:,:,i),‘affine’,optimizer,metric);
end imwrite(pic_composite,‘融合图像.jpg’);
pic_composite=imfuse(pic_fixed,pic_registered,‘blend’);
subplot(221),imshow(pic_fixed),title(‘参考图像’);
subplot(222),imshow(pic_moving),title(‘失配图像’);
subplot(223),imshow(pic_registered),title(‘配准图像’);
subplot(224),imshow(pic_composite),title(‘融合图像’);
配准图像
待配准图片
融合图片

图像是将两个或多个不同图像中的相同或相似物体或场景进行对齐和匹的过程,以实现图像的融合、比较和分析等。在彩色图像中,需以同一位置从不同角度、光照条件和颜色通道获取的图像为基础,对图像进行对齐和校正,并计算出两幅图像之间的变换关系,包括旋转、平移、缩放和扭曲等。 Matlab是一种广泛用于科学计算和数据分析的高级计算机语言和交互式环境,它提供了许多图像处理和分析工具箱,可以用于彩色图像。 以下是一些可能用到的Matlab函数: 1. imregister: 该函数可用于对彩色图像进行。该函数使用归一化交叉相关系数作为相似性度量,并可采用不同的变换模型进行图像,包括类似欧几里得变换、仿射变换和光流场变换等。 2. imwarp: 该函数可用于对彩色图像进行变换。该函数可以实现各种不同的变换(旋转、缩放、扭曲等),并可以指定不同的插值方法,包括双线性插值、双三次插值、立方插值等。 3. imresize: 该函数可用于对彩色图像进行缩放。该函数可以缩放图像的大小,同时保持图像的纵横比例不变,并可指定不同的缩放方法,包括双线性插值、双三次插值、立方插值等。 4. rgb2gray: 该函数可用于将彩色图像转换为灰度图像。在彩色图像中,常常需要比较灰度值而非颜色信息,因此需要将彩色图像转换为灰度图像以进行。 5. imshow: 该函数可用于显示图像。在过程中,需经常将两幅图像进行比较和调整,而imshow函数可以方便地在Matlab中显示图像。 6. imfuse: 该函数可用于将两幅彩色图像融合为一幅彩色图像。在完成后,可使用该函数融合已图像以查看结果,并可根据需求调整透明度和颜色映射等参数。 总之,彩色图像是一项复杂的任务,需要运用多种图像处理和分析技术,并需要对不同参数和算法进行反复调整和优化。因此,在Matlab中实现彩色图像需要耗费较多的时间和精力,但也能够获得较好的效果。
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