matlab 图像配准代码

以下是基于相似变换的 Matlab 图像配准代码示例：

% 读入需要配准的两张图像
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 提取图像特征点
points1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img1));
points2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img2));

% 提取特征点描述符
[features1, validPoints1] = extractFeatures(rgb2gray(img1), points1);
[features2, validPoints2] = extractFeatures(rgb2gray(img2), points2);

% 进行特征点匹配
indexPairs = matchFeatures(features1, features2);

% 获取匹配的特征点
matchedPoints1 = validPoints1(indexPairs(:, 1));
matchedPoints2 = validPoints2(indexPairs(:, 2));

% 估计相似变换矩阵
tform = estimateGeometricTransform(matchedPoints1, matchedPoints2, 'similarity');

% 对图像进行配准
outputView = imref2d(size(img1));
img2Registered = imwarp(img2, tform, 'OutputView', outputView);

% 显示配准后的图像
figure;
imshowpair(img1, img2Registered, 'montage');

以上代码中，我们首先使用 `detectSURFFeatures` 函数提取图像的 SURF 特征点，然后使用 `extractFeatures` 函数提取特征点的描述符，接着使用 `matchFeatures` 函数进行特征点匹配，最后使用 `estimateGeometricTransform` 函数估计相似变换矩阵，并使用 `imwarp` 函数对图像进行配准。