基于 MATLAB 互信息图像配准：无缝融合图像的指南

人工智能

2023-11-12 06:51:30

引言

图像配准在图像处理中至关重要，它涉及将两幅或多幅图像对齐，以便它们具有相同的空间参考系。基于互信息（MI）的图像配准是一种强大的技术，可确保图像在配准过程中保持它们的特征和内容。

互信息 (MI)

互信息是一种统计度量，衡量两个随机变量之间的依赖性。在图像配准中，互信息用于找到两幅图像之间最相似的区域，从而实现最佳配准。MI 值越高，图像间的相似性就越高。

MATLAB 中的图像配准

MATLAB 提供了用于图像配准的强大工具集。特别是，imregister 函数使用基于 MI 的算法，通过变换源图像来实现目标图像的配准。此算法可有效处理旋转、平移和缩放变换。

分步指南

步骤 1：导入图像

sourceImage = imread('source.jpg');
targetImage = imread('target.jpg');

步骤 2：计算互信息

mi = mutualinfo(sourceImage, targetImage);

步骤 3：优化配准参数

[optimizer, metric] = imregconfig('multimodal');
optimizer.InitialRadius = 0.009;
optimizer.Epsilon = 1.5e-4;
optimizer.MaximumIterations = 300;

步骤 4：执行配准

registeredImage = imregister(sourceImage, targetImage, 'similarity', optimizer, metric);

步骤 5：融合图像

fusedImage = imadd(sourceImage, registeredImage);

步骤 6：显示结果

figure;
subplot(1,3,1); imshow(sourceImage); title('Source Image');
subplot(1,3,2); imshow(targetImage); title('Target Image');
subplot(1,3,3); imshow(fusedImage); title('Fused Image');

示例代码

% 加载图像
sourceImage = imread('source.jpg');
targetImage = imread('target.jpg');

% 计算互信息
mi = mutualinfo(sourceImage, targetImage);

% 优化配准参数
[optimizer, metric] = imregconfig('multimodal');
optimizer.InitialRadius = 0.009;
optimizer.Epsilon = 1.5e-4;
optimizer.MaximumIterations = 300;

% 执行配准
registeredImage = imregister(sourceImage, targetImage, 'similarity', optimizer, metric);

% 融合图像
fusedImage = imadd(sourceImage, registeredImage);

% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1); imshow(sourceImage); title('Source Image');
subplot(1,3,2); imshow(targetImage); title('Target Image');
subplot(1,3,3); imshow(fusedImage); title('Fused Image');