利用仿射变换进行图像配准的算法matlab
时间: 2023-12-16 11:02:33 浏览: 77
图像配准是将两幅或多幅图像进行对齐的过程。在图像配准中,我们需要将目标图像与参考图像进行对齐,以便在后续处理中得到更准确的结果。一种常用的图像配准方法是利用仿射变换进行配准。这种方法可以通过矩阵变换来保持图像中的平行线和直线的位置关系。
以下是利用仿射变换进行图像配准的算法matlab代码:
```
% 读取目标图像和参考图像
target_img = imread('target.jpg');
ref_img = imread('ref.jpg');
% 提取目标图像和参考图像的特征点
target_points = detectSURFFeatures(rgb2gray(target_img));
ref_points = detectSURFFeatures(rgb2gray(ref_img));
% 提取目标图像和参考图像的特征描述符
[target_features, target_points] = extractFeatures(rgb2gray(target_img), target_points);
[ref_features, ref_points] = extractFeatures(rgb2gray(ref_img), ref_points);
% 匹配目标图像和参考图像的特征点
matches = matchFeatures(target_features, ref_features);
% 选择最佳的匹配点
matched_target_points = target_points(matches(:, 1), :);
matched_ref_points = ref_points(matches(:, 2), :);
% 计算仿射变换矩阵
tform = fitgeotrans(matched_target_points.Location, matched_ref_points.Location, 'affine');
% 对目标图像进行仿射变换
registered_img = imwarp(target_img, tform, 'OutputView', imref2d(size(ref_img)));
% 显示对齐后的图像
figure;
imshowpair(registered_img, ref_img, 'blend');
```
以上代码中,我们首先读取目标图像和参考图像,并使用SURF算法提取它们的特征点和特征描述符。然后,我们使用matchFeatures函数将两幅图像的特征点进行匹配,并选择最佳的匹配点。接下来,我们使用fitgeotrans函数计算出仿射变换矩阵,并使用imwarp函数将目标图像进行仿射变换,使其与参考图像对齐。最后,我们使用imshowpair函数显示对齐后的图像。