请用MATLAB编程语言写出基于FFD形变与梯度下降法的图像配准算法代码
时间: 2023-10-04 20:12:17 浏览: 32
好的,以下是一个基于FFD形变与梯度下降法的图像配准算法的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载需要配准的两幅图像
fixed = imread('fixed.png');
moving = imread('moving.png');
% 将图像转为灰度图
fixed = rgb2gray(fixed);
moving = rgb2gray(moving);
% 设定FFD形变的初始参数
gridSize = [10, 10]; % 网格大小
numGridPoints = prod(gridSize);
ctrlPts = fliplr(bsxfun(@times, ...
bsxfun(@minus, [1, 1; size(fixed, 2), size(fixed, 1)], 1), ...
[1./(gridSize-1); 1./(gridSize-1)]));
tform = maketform('custom', 2, 2, [], ...
@ffdTransform, @ffdTransformInv, ctrlPts);
% 进行初次配准
movingRegistered = imtransform(moving, tform, ...
'XData', [1 size(fixed, 2)], 'YData', [1 size(fixed, 1)]);
figure; imshowpair(fixed, movingRegistered, 'montage');
% 计算配准误差
err = immse(fixed, movingRegistered);
fprintf('Initial error: %f\n', err);
% 设定梯度下降法优化的参数
maxIter = 100; % 最大迭代次数
alpha = 0.1; % 学习率
% 使用梯度下降法优化形变参数,并更新形变后的图像
for i = 1:maxIter
% 计算误差的梯度
dTform = ffdGradient(fixed, movingRegistered, tform);
% 更新形变参数
ctrlPts = ctrlPts - alpha*dTform;
tform = maketform('custom', 2, 2, [], ...
@ffdTransform, @ffdTransformInv, ctrlPts);
% 更新形变后的图像
movingRegistered = imtransform(moving, tform, ...
'XData', [1 size(fixed, 2)], 'YData', [1 size(fixed, 1)]);
% 计算配准误差
err = immse(fixed, movingRegistered);
fprintf('Iteration %d: error = %f\n', i, err);
end
% 输出配准后的形变参数和图像
figure; imshowpair(fixed, movingRegistered, 'montage');
```
其中,`ffdTransform`和`ffdTransformInv`分别为FFD形变和反形变的函数,`ffdGradient`为误差梯度的计算函数,具体实现方式可以根据具体情况进行调整和优化。
需要注意的是,以上代码仅为示例代码,实际应用中可能需要进行更多的优化和调整,以达到更好的配准效果。