MATLAB实现散斑图像配准

散斑图像配准通常使用互相关或相位相关方法。以下是使用互相关方法在MATLAB中实现散斑图像配准的步骤：

1. 读取需要配准的两幅散斑图像，假设为I1和I2。
2. 对I1和I2进行傅里叶变换，得到它们的频谱图F1和F2。
3. 计算F1和F2的互相关函数，得到互相关图像C。
4. 在C中找到峰值点，即互相关峰，对应的坐标即为I1和I2的配准偏移量。
5. 将I2根据配准偏移量进行平移，得到配准后的图像。

下面是MATLAB代码示例：

% 读取两幅散斑图像
I1 = imread('image1.png');
I2 = imread('image2.png');

% 对图像进行傅里叶变换
F1 = fft2(I1);
F2 = fft2(I2);

% 计算互相关函数
C = ifft2(F1.*conj(F2));

% 找到互相关峰
[maxValue, maxIndex] = max(C(:));
[row, col] = ind2sub(size(C), maxIndex);
offset = [row-size(I1,1), col-size(I1,2)];

% 平移图像
I2_aligned = imtranslate(I2, -offset);

% 显示配准后的图像
figure;
imshowpair(I1, I2_aligned, 'montage');
title('Aligned Images');