MATLAB基于特征点的图像配准代码
时间: 2024-02-21 11:01:35 浏览: 22
以下是MATLAB基于特征点的图像配准代码示例:
```
% 读取待配准的图像
fixed = imread('fixed_image.jpg');
moving = imread('moving_image.jpg');
% 提取图像的SURF特征点
fixedPoints = detectSURFFeatures(rgb2gray(fixed));
movingPoints = detectSURFFeatures(rgb2gray(moving));
% 提取特征点的描述符
fixedFeatures = extractFeatures(rgb2gray(fixed), fixedPoints);
movingFeatures = extractFeatures(rgb2gray(moving), movingPoints);
% 对特征点进行匹配
indexPairs = matchFeatures(fixedFeatures, movingFeatures);
% 获取匹配点对应的像素坐标
fixedMatchedPoints = fixedPoints(indexPairs(:,1));
movingMatchedPoints = movingPoints(indexPairs(:,2));
% 通过RANSAC算法估计仿射变换矩阵
[tform, inlierFixedPoints, inlierMovingPoints] = estimateGeometricTransform(...
fixedMatchedPoints, movingMatchedPoints, 'affine');
% 对移动图像进行配准
registered = imwarp(moving, tform, 'OutputView', imref2d(size(fixed)));
% 显示配准结果
figure;
imshowpair(fixed, registered, 'montage');
title('配准结果');
```
说明:
1. 代码中的`fixed_image.jpg`和`moving_image.jpg`是待配准的两幅图像,需要替换成实际的图像文件名。
2. `detectSURFFeatures`函数和`extractFeatures`函数分别用于提取SURF特征点和描述符,SURF是一种常用的特征点检测和描述算法,MATLAB中已经实现了该算法。
3. `matchFeatures`函数用于对特征点进行匹配,返回匹配点的索引对。
4. `estimateGeometricTransform`函数使用RANSAC算法估计移动图像与固定图像之间的仿射变换矩阵,其中`inlierFixedPoints`和`inlierMovingPoints`是RANSAC算法筛选出的内点,用于后续的配准。
5. `imwarp`函数用于对移动图像进行仿射变换,并输出配准后的图像。
6. `imshowpair`函数用于显示配准结果,将固定图像和配准后的移动图像并排显示。