东南大学视觉实验：图像配准与Matlab实现

东南大学视觉实验图像配准是一门重要的计算机视觉技术，主要用于处理图像间的几何关系，使之能够在同一空间坐标系内对齐。在这个实验中，主要探讨了图像配准的基本原理和在Matlab中的应用。 图像配准是图像处理领域的一个核心任务，它的目的是通过几何变换将一幅图像与另一幅图像中的目标对齐，使得它们在空间位置上保持一致。例如，通过配准，我们可以消除由于拍摄角度、设备移动或图像采集时间不同导致的图像扭曲和偏移。实验中的配准过程涉及手动选择图像重叠区域的控制点，Matlab的cpselect函数允许用户交互式地选取这些点，而cp2tform函数则根据所选控制点计算出相应的几何变换参数，如多项式变换，以便于后续的图像融合或分析。 在这个实验中，作者使用了RGB图像转换为灰度图像，以简化处理。首先，他们读取并预处理了两张图像——一张作为固定图像（I2），另一张作为移动图像（I）。然后，通过调用cpselect和cp2tform函数，实现了图像的几何配准。结果显示在图像是如何通过多项式变换校正后，移动图像成功地与固定图像对齐，生成了注册后的图像（imtransform(I,Tpolynomia)）。 除了图像配准，实验还涵盖了图像拼接的部分。用户通过选择两个图像文件，如BMP、TIFF、JPG、PNG或PGM格式，利用uigetfile函数获取图像数据。随后，通过imread函数读取选定的图像，并将它们合并在一起，形成一个更大的图像。这个过程有助于处理多个视角或时间序列的图像，以便于后续的数据分析或者创建全景图像。 总结来说，东南大学视觉实验图像配准不仅展示了图像配准的基本概念和实现方法，而且提供了实际操作步骤，特别是使用Matlab工具进行图像校准和拼接。这项技术在遥感、医学影像分析、机器人导航以及虚拟现实等领域都有广泛应用，对于理解和掌握计算机视觉技术的人来说，这是一个很好的实践案例。