详细分析一下代码function [theta, phi] = CIFT(f, q, method, criterion) %Cascaded Iterative Fourier Transform % f: origien image % g: target image % method: criterion method MSE or coefficient f = double(f); q = double(q); [m,n] = size(f); method = num2str(method); P1 = rand(size(f))*2*pi; P2 = rand(size(f))*2*pi; % exp_q = exp(1i.*q); % k = zeros(size(f)); % c = -1; i = 0; while 1 k = ifft2( fft2(exp(1i*P1)) .* exp(1i*P2) ); if strcmp(method, 'MSE') % MSE method A = abs(q) .^ 2; B = abs(k) .^ 2; C = (A - B) .^ 2; c = 1 * sum(sum(C)) / (m*n); disp(['MSE: ' num2str(c)]); elseif strcmp(method, 'CC') % Correaltion coefficient method c = corr2(abs(k), f); disp(['CC: ' num2str(c)]); else disp('Error method!'); P1 = 0; P2 = 0; break; end P3 = angle(k); kk = abs(k) .* (f == 0) + f .* (f > 0); P2 = angle(fft2(kk .* exp(1i*P3)) ./ fft2(exp(1i*P1))); P1 = angle(ifft2(fft2(kk .* exp(1i*P3)) .* exp(-1i*P2))); i = i + 1; if i > criterion disp('CIFT end'); % disp([method ': ' num2str(c)]); break end end theta = P1; phi = P2; end

这是一个实现图像配准的函数，使用了Cascaded Iterative Fourier Transform (CIFT)算法。该算法的主要思想是通过迭代计算图像的傅里叶变换和逆变换来寻找最佳的旋转和平移参数，使得原始图像与目标图像之间的误差最小化。

该函数的输入参数包括原始图像f、目标图像q、方法method和停止准则criterion。其中，方法method可以是MSE（均方误差）或CC（相关系数）方法，用于计算误差。而停止准则criterion则用于控制迭代次数，避免算法陷入死循环。

在代码实现中，首先随机初始化旋转和平移参数P1和P2。然后，通过while循环进行迭代计算，同时基于选择的方法method计算误差c，并根据误差求解新的旋转和平移参数P3、P2和P1。当达到停止准则criterion时，迭代停止并返回最终的旋转和平移参数theta和phi。

需要注意的是，该函数的实现还涉及到傅里叶变换和逆变换的操作，以及一些矩阵运算。因此，需要对这些操作有一定的了解才能理解该函数的实现。