基于互信息的图像配准代码
时间: 2024-06-13 07:09:42 浏览: 17
基于互信息的图像配准是一种常用的图像配准方法,它可以在不需要先验知识的情况下,自动地找到两幅图像之间的最佳匹配。下面是一个基于互信息的图像配准的示例代码:
```
% 读入需要配准的两幅图像
fixed = imread('fixed.jpg');
moving = imread('moving.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
fixed = rgb2gray(fixed);
moving = rgb2gray(moving);
% 计算互信息
nbins = 64;
fixed_hist = imhist(fixed,nbins);
moving_hist = imhist(moving,nbins);
joint_hist = histcounts2(fixed,moving,nbins);
joint_prob = joint_hist / numel(fixed);
fixed_prob = fixed_hist / numel(fixed);
moving_prob = moving_hist / numel(moving);
entropy_fixed = -sum(fixed_prob.*log2(fixed_prob+eps));
entropy_moving = -sum(moving_prob.*log2(moving_prob+eps));
entropy_joint = -sum(joint_prob(:).*log2(joint_prob(:)+eps));
mutual_info = entropy_fixed + entropy_moving - entropy_joint;
% 进行配准
tform = imregtform(moving,fixed,'affine',optimizer,metric);
registered = imwarp(moving,tform,'OutputView',imref2d(size(fixed)));
% 显示结果
figure;
imshowpair(fixed,registered,'Scaling','joint');
title('配准结果');
```
其中,`imhist`函数用于计算图像的直方图,`histcounts2`函数用于计算两幅图像的联合直方图,`imregtform`函数用于计算变换矩阵,`imwarp`函数用于进行图像配准。需要注意的是,这只是一个示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。