matlab 多模态图像配准

以下是使用MATLAB进行多模态图像配准的基本步骤：
1. 读取需要配准的图像，可以使用imread函数。
2. 对图像进行预处理，例如去噪、增强等操作，可以使用imfilter、imadjust等函数。
3. 提取图像的特征点，可以使用SIFT、SURF等算法，可以使用vlfeat工具箱。
4. 对提取的特征点进行匹配，可以使用vl_ubcmatch函数。
5. 根据匹配结果进行配准，可以使用ransac算法进行模型拟合，可以使用ransac函数。
6. 将配准后的图像进行拼接，可以使用imfuse函数。

以下是一个使用SIFT算法进行多模态图像配准的MATLAB代码示例：

% 读取需要配准的图像
I1 = imread('image1.jpg');
I2 = imread('image2.jpg');

% 对图像进行预处理
I1 = imadjust(I1);
I2 = imadjust(I2);

% 提取图像的SIFT特征点
[f1, d1] = vl_sift(single(rgb2gray(I1)));
[f2, d2] = vl_sift(single(rgb2gray(I2)));

% 对提取的特征点进行匹配
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2);

% 根据匹配结果进行配准
X1 = f1(1:2, matches(1, :));
X2 = f2(1:2, matches(2, :));
[H, inliers] = ransac([X1; X2], 'affine', 0.1);

% 将配准后的图像进行拼接
I3 = imwarp(I2, affine2d(H'));
I4 = imfuse(I1, I3, 'blend');

% 显示配准结果
imshow(I4);