MATLAB中的图像配准操作

简介：
简介：本文介绍了在MATLAB环境中进行图像配准的基本方法和步骤，包括预处理、特征提取与匹配以及变换模型的确定等关键技术。 MATLAB图像配准是指将两个或多个图像的坐标系对齐，以确保它们在空间上具有相同的位置、旋转和缩放。这种技术通常应用于医学影像、遥感图像及计算机视觉等领域，用于对比分析不同图像间的相似性和差异性。其目标是找到一种变换函数，使得源图像（即参考图像）能够映射到目标图像的坐标系中。这种变换可能包括平移、旋转或缩放等操作，具体取决于需要对齐的图像是什么类型以及应用场景的具体需求。 MATLAB提供了一些专门用于实现这一过程的工具箱和函数。其中一些常用的有： - `imregister`：基于互相关法进行图像配准，通过最大化两幅图像间的互相关来确定最佳平移与旋转变换。 - `cpselect`：交互式选择控制点以完成图像配准任务。用户可以在两个图中手动标记关键对应位置，然后计算并应用适当的变换使两者对齐。 - `imregtform`：根据已知的控制点生成用于重定位图片所需的转换模型。它可以基于给定的数据集计算出仿射、多项式或自定义类型的变换，并将这些应用于图像处理中。 - `imwarp`：依据先前确定好的变换规则重新采样并输出新的图像版本，使其符合目标坐标系的要求。 以上便是MATLAB在进行图像配准时所使用的几种主要方法和工具。