基于MATLAB的互信息图像配准

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本文介绍了如何使用MATLAB的图像处理工具箱实现基于互信息的图像配准,通过计算图像间的互信息度量评估相似性,实现图像对齐。详细阐述了配准过程,包括图像读取、转换、选择优化器和度量标准,以及显示配准结果。该方法适用于处理灰度差异、旋转和尺度变换等图像变换。

图像配准是一种重要的图像处理技术,用于将多幅图像对齐以实现对比度增强、目标定位、图像融合等应用。互信息图像配准是一种常用且有效的配准方法,它通过计算图像之间的信息论度量来评估它们的相似性,并通过最大化互信息来实现图像的配准。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于互信息的图像配准算法,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备两幅待配准的图像。假设这两幅图像为I和J。接下来,我们将使用MATLAB的图像处理工具箱中的imregister函数进行图像配准。

% 读取待配准的图像
I = imread('image1.jpg');
J = imread('image2.jpg')
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