MATLAB实现最大互信息图像配准

"MATLAB图像配准是一种技术，用于将多张图像对齐或匹配，以便于比较、分析或融合图像数据。该过程通常涉及计算图像间的相似度度量，如最大互信息（Mutual Information, MI）或归一化互信息（Normalized Mutual Information, NMI），以找到最佳的配准参数。MATLAB提供了强大的图像处理和计算工具，使得用户能够自定义实现图像配准算法。 最大互信息是一种无参的图像配准方法，它衡量了两个随机变量（在这里是图像的像素灰度值）之间的依赖性。互信息定义为两个变量的联合概率分布与它们边缘概率分布的乘积的对数差。在图像配准中，这可以用来评估配准变换后图像的相似度，因为它考虑了灰度级别的联合分布，而不仅仅是单个像素的匹配。 图像配准的MATLAB实现通常包括以下几个步骤： 1. **计算联合直方图**：首先，通过遍历两幅图像的每个像素对并统计它们的灰度值组合出现的频率，来构建联合直方图。MATLAB函数`Jointh_My`就是一个例子，它创建了一个表示两幅图像灰度值对应关系的二维数组。 2. **归一化**：接下来，将联合直方图归一化，以获取每个灰度值对的概率分布。这可以通过除以总像素数量来实现。 3. **计算互信息**：根据归一化的联合直方图和边缘概率分布，可以计算互信息或归一化互信息。MATLAB函数`mi`就是用来执行这个任务的，它根据用户选择的方法（普通互信息或归一化互信息）进行计算。 4. **迭代优化**：通过遍历一系列可能的配准参数，计算每种情况下的互信息，并选择最大化互信息的参数作为最佳配准。 在这个过程中，熵（H_A和H_B）也被计算，它是衡量信息不确定性的一个度量，通过对归一化后的边缘直方图进行求和并计算对数来得到。归一化互信息NMI则是熵的组合形式，用以消除灰度级数量对配准效果的影响，提供了一个尺度不变的比较标准。 MATLAB中的图像配准不仅可以应用于简单的平移操作，还可以处理旋转、缩放、扭曲等复杂的几何变换。此外，还可以结合梯度下降或其他优化算法来寻找最佳的配准参数。这样的配准技术在医学影像分析、遥感图像处理、计算机视觉等多个领域有着广泛的应用。"