使用Powell蚁群算法实现图像配准 用matlab代码实现
时间: 2024-06-11 13:07:40 浏览: 16
以下是使用Powell蚁群算法实现图像配准的Matlab代码:
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% 读取需要配准的图像
fixed = imread('fixed_image.jpg');
moving = imread('moving_image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
fixed_gray = rgb2gray(fixed);
moving_gray = rgb2gray(moving);
% 初始化蚁群算法参数
n_ant = 100; % 蚂蚁数量
n_it = 100; % 迭代次数
alpha = 1; % 信息素重要程度参数
beta = 5; % 启发函数重要程度参数
rho = 0.5; % 信息素挥发速度参数
Q = 1; % 信息素增加强度系数
sigma = 10; % 步长标准差
% 计算图像互相关函数
corr_func = @(x) normxcorr2(moving_gray, imtranslate(fixed_gray, x));
% 初始化蚁群算法状态
x = [0 0];
fx = corr_func(x);
best_x = x;
best_fx = fx;
P = eye(2);
% 开始迭代
for it = 1:n_it
% 生成蚂蚁随机步长
delta_x = mvnrnd(zeros(2, 1), sigma^2*P, n_ant);
% 计算蚂蚁搜索点
ant_x = x + delta_x;
% 边界处理
ant_x(:, 1) = max(ant_x(:, 1), 1);
ant_x(:, 2) = max(ant_x(:, 2), 1);
ant_x(:, 1) = min(ant_x(:, 1), size(fixed_gray, 2)-size(moving_gray, 2)+1);
ant_x(:, 2) = min(ant_x(:, 2), size(fixed_gray, 1)-size(moving_gray, 1)+1);
% 计算蚂蚁搜索点的函数值
ant_fx = arrayfun(@(i) corr_func(ant_x(i, :)), 1:n_ant)';
% 更新信息素
delta_P = zeros(2);
for i = 1:n_ant
delta_P = delta_P + Q*delta_x(i, :)'*delta_x(i, :)*exp(-beta*ant_fx(i));
end
P = (1-rho)*P + delta_P;
% 更新最优解
[min_fx, min_ind] = min(ant_fx);
if min_fx < best_fx
best_x = ant_x(min_ind, :);
best_fx = min_fx;
end
% 更新搜索点
x = best_x;
fx = best_fx;
% 输出迭代信息
fprintf('Iteration %d: fx=%f\n', it, fx);
end
% 输出最优解
fprintf('Best solution: x=[%f,%f], fx=%f\n', best_x(1), best_x(2), best_fx);
% 将移动图像配准到固定图像
tform = affine2d([1 0 0; 0 1 0; best_x(1) best_x(2) 1]);
registered = imwarp(moving, tform, 'OutputView', imref2d(size(fixed)));
% 显示结果
figure;
subplot(2, 2, 1);
imshow(fixed);
title('Fixed Image');
subplot(2, 2, 2);
imshow(moving);
title('Moving Image');
subplot(2, 2, 3);
imshow(registered);
title('Registered Image');
subplot(2, 2, 4);
imshowpair(fixed, registered, 'diff');
title('Difference Image');
```