图像配准算法matlab代码
时间: 2023-12-29 13:03:44 浏览: 53
以下是一个使用Matlab实现图像配准的简单案例代码:
```matlab
% 读取待配准的图像
fixedImage = imread('fixed_image.jpg');
movingImage = imread('moving_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
fixedImageGray = rgb2gray(fixedImage);
movingImageGray = rgb2gray(movingImage);
% 提取图像特征点
fixedPoints = detectSURFFeatures(fixedImageGray);
movingPoints = detectSURFFeatures(movingImageGray);
% 提取特征描述子
[fixedFeatures, fixedPoints] = extractFeatures(fixedImageGray, fixedPoints);
[movingFeatures, movingPoints] = extractFeatures(movingImageGray, movingPoints);
% 匹配特征点
indexPairs = matchFeatures(fixedFeatures, movingFeatures);
% 选择匹配点对
fixedPoints = fixedPoints(indexPairs(:, 1));
movingPoints = movingPoints(indexPairs(:, 2));
% 估计图像变换矩阵
tform = estimateGeometricTransform(movingPoints, fixedPoints, 'affine');
% 对移动图像进行配准
registeredImage = imwarp(movingImage, tform, 'OutputView', imref2d(size(fixedImage)));
% 显示配准结果
figure;
imshowpair(fixedImage, registeredImage, 'montage');
title('配准结果');
% 保存配准结果
imwrite(registeredImage, 'registered_image.jpg');
```
这段代码实现了基于SURF特征的图像配准算法。首先,它读取待配准的图像,并将其转换为灰度图像。然后,它使用SURF算法提取图像的特征点和特征描述子。接下来,它通过匹配特征点找到匹配点对,并使用这些点对估计图像的变换矩阵。最后,它使用估计的变换矩阵对移动图像进行配准,并显示配准结果。