matlab机器学习图像配准的代码

图像配准是图像处理中非常重要的一项任务，MATLAB提供了很多函数和工具箱用于图像配准，下面给出一个简单的配准代码示例：

% 读入待配准的两幅图像
fixed = imread('fixed.png');
moving = imread('moving.png');

% 显示两幅图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(fixed);
title('Fixed Image');
subplot(1,2,2);
imshow(moving);
title('Moving Image');

% 执行图像配准
[optimizer, metric] = imregconfig('multimodal');
tform = imregtform(moving, fixed, 'affine', optimizer, metric);

% 对移动图像进行配准
registered = imwarp(moving, tform, 'OutputView', imref2d(size(fixed)));

% 显示配准后的图像
figure;
imshowpair(fixed, registered, 'blend');
title('Registered Image');

这段代码中，我们首先读入两幅待配准的图像，然后使用`imregtform`函数执行图像配准操作，其中`imregconfig`函数用于配置配准的优化器和度量标准。最后，使用`imwarp`函数对移动图像进行配准，最终使用`imshowpair`函数显示配准后的图像。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的图像配准任务可能需要更复杂的算法和参数调整。