【图像配准】基于互信息图像配准含Matlab源码

图像配准作为图像处理领域的核心技术，是诸如图像镶嵌、图像融合、目标追踪等应用的前提。随着图像规模的不断增大以及图像信息的日益复杂化，实现自动化的图像配准显得尤为重要。在此背景下，基于图像灰度进行的互信息配准算法因其无需特定特征提取等预处理步骤、自动化程度高、以及较高的配准精度等特点，成为了研究的热点。尤其值得一提的是，该算法适用于多种模态的图像及场景，并具备较强的鲁棒性。

主要方法和特点：




1. 自动化和精度高：相比依赖图像分割的传统方法，基于互信息的图像配准在自动完成图像匹配方面表现出色，极大地提高了效率和准确度。

2. 适用于多模态图像：该方法尤其适应当今复杂多样的图像数据，能够处理跨模态（如MRI、CT、光谱图像等）的图像配准问题。

3. 鲁棒性强：面对噪声、光照变化、几何变形等干扰，该算法展现出较好的稳健性，能够保持较高的匹配准确度。

背景代码概述：

以下给出一个简化后的MATLAB代码片段，展示了使用`fminsearch`函数进行图像配准的流程，即通过优化方法调整目标图像的位置与大小以匹配基准图像。

```matlab


% 结束所有已打开的MATLAB文件和窗口，清空所有变量


close all;


clear all;


% 计时开始


tic


% 初始点：[X, Y, angle, scaling]


% 假设按匹配点来设定，否则方法可能失败


x0 = [50; 50; 15; 0.5];


% 使用’fminsearch'进行优化以寻找最佳配准参数

[x, fval] = fminsearch(@image_registr_MI, x0);

% 优化完成，计算处理时间


toc


% 打开并加载基图与目标图


IM1 = double(IM1);


IM2 = double(IM2);


IM2 = imresize(IM2, x(4), 'bilinear');

J = imrotate(double(IM2), x(3), 'bilinear');

% 等间距处理原图像大小


[n1, n2] = size(IM1);


[n3, n4] = size(J);


position = 1:n1;


xx = round(position + x(1));


yy = round(position + x(2));


IM2 = round(J(xx, yy));


% 展示结果


subplot(1, 2, 1);


imshow(IM1, []);


title('Image 1');


subplot(1, 2, 2);


imshow(IM2, []);


title('Registered Image 2');


```


附录：`image_registr_MI`函数定义

假设`image_registr_MI`函数用于计算两个图像之间的互信息，实现方法可能涉及图像的灰度特性对比、跨图像熵的计算以及最优参数的优化。这里出于代码简化的考虑，未提供具体的`image_registr_MI`实现，但在实际应用中，此函数需要根据具体算法逻辑设定，确保能够有效计算出最佳配准参数。