基于灰度的图像配准matlab源程序
Matlab中的图像配准算法解析
Matlab中的图像配准算法解析图像配准是计算机视觉和图像处理领域中一项重要的任务，它可以将多幅图像进行对齐，使它们在几何和视觉上更加一致。
在Matlab中，有多种图像配准算法可以使用，包括基于特征匹配的方法、基于区域的方法以及基于相位相关的方法。
本文将对这些算法进行解析，并探讨它们的原理和应用。
一、基于特征匹配的图像配准算法1.1 SIFT算法尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种常用的特征提取算法，它通过检测图像中的稳定特征点，并计算这些特征点的描述子来实现图像匹配。
在Matlab中，可以使用vl_feat工具包实现SIFT算法。
1.2 SURF算法加速稳健特征（Speeded-Up Robust Features，SURF）是一种基于尺度空间的特征提取算法，它可以在不同尺度下检测图像中的稳定特征点，并计算这些特征点的描述子。
在Matlab中，可以使用图像拼接工具箱中的SURF函数实现SURF算法。
二、基于区域的图像配准算法2.1 形态学图像配准形态学图像配准是一种基于区域的图像配准算法，它通过对图像进行分割和形态学变换，在不同尺度下提取图像的结构信息，并将其对齐。
在Matlab中，可以使用图像处理工具箱中的形态学变换函数实现形态学图像配准。
2.2 相关性图像配准相关性图像配准是一种基于相似度测量的图像配准算法，它通过计算图像之间的相似性来实现图像对齐。
在Matlab中，可以使用imregister函数实现相关性图像配准。
三、基于相位相关的图像配准算法相位相关图像配准是一种基于相位信息的图像配准算法，它通过计算图像频率域中的相位相关性来实现图像对齐。
在Matlab中，可以使用图像处理工具箱中的相位相关函数实现相位相关图像配准。
四、图像配准算法的应用图像配准在很多领域都有广泛的应用，例如医学影像配准、遥感图像配准和计算机视觉中的对象追踪等。
使用Matlab进行图像识别的基本方法
使用Matlab进行图像识别的基本方法引言随着计算机视觉的快速发展，图像识别技术正在不断成熟和应用于各个领域。
作为一种强大的科学计算工具，Matlab在图像处理和识别方面发挥着重要作用。
本文将介绍使用Matlab进行图像识别的基本方法，包括图像预处理、特征提取和分类器训练等方面。
一、图像预处理图像预处理是图像识别的首要步骤，可以提升图像质量和减少噪声的影响。
在Matlab中，我们可以使用一系列的函数和工具箱来进行图像预处理。
常见的图像预处理方法包括灰度化、平滑滤波、边缘检测等。
1. 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中，我们可以使用rgb2gray函数将RGB图像转化为灰度图像。
该函数将RGB图像的红、绿、蓝三个分量按一定的权重进行加权平均，得到一个表示灰度的单通道图像。
2. 平滑滤波平滑滤波可以去除图像中的噪声，提升图像的质量。
Matlab中提供了多种平滑滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
用户可以根据实际需求选择合适的滤波方法。
3. 边缘检测边缘检测是图像预处理中常用的技术之一。
Matlab中有多种边缘检测算法可供选择，如Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
用户可以根据具体情况选择适合的边缘检测方法。
二、特征提取特征提取是图像识别的关键步骤，是将图像中的信息转化为可供分类器识别的特征向量。
在Matlab中，我们可以使用各种特征提取算法和工具箱来提取特征。
常用的特征包括颜色直方图、纹理特征和形状特征。
1. 颜色直方图颜色直方图是一种常用的图像特征，可以反映图像中不同颜色的分布情况。
在Matlab中，我们可以使用imhist函数计算图像的颜色直方图。
通过统计图像中每个颜色值的像素个数，我们可以得到一个表示颜色分布的特征向量。
2. 纹理特征纹理特征是用来描述图像中的纹理信息的特征。
在Matlab中，我们可以使用局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）和灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）等方法来提取纹理特征。
图像配准(互信息)
1.配准的方法分类 1.配准的方法分类
1.1基于灰度信息的方法 1.1基于灰度信息的方法 1.2基于变换域的方法 1.2基于变换域的方法 1.3基于特征的方法 1.3基于特征的方法
基于灰度信息的配准
利用图像本身具有的灰度统计信息来度量图 像的相似度，采用一定的搜索算法使相似 度量最大的变换形式，达到配准图像的目 的。 互信息的概念 用于描述两个系统间的信息相关性，或者一 个系统所包含的另一个系统中信息的多少， 它可以用熵来表示。
i =1 j =1
I
J
( p ( a i , b j ) ) i = 1 , 2 ,. . I 是图像联合灰度概率分布
j = 1 , 2 ,. J
互信息配准
基于互信息的图像配准就是寻找一个空间变 换关系，使得经过该变换后两幅间的互信 息达到最大。 1.确定空间变换形式 1.确定空间变换形式 2.对变换后的非整数坐标上点进行灰度插值， 2.对变换后的非整数坐标上点进行灰度插值， 计算两幅图像间的互信息 3.通过优化算法，使互信息达到最大值 3.通过优化算法，使互信息达到最大值
互信息配准
试验测试
1.仿射变换和双线性插值，穷举搜索 1.仿射变换和双线性插值，穷举搜索 试验结试仿射变换、PV插值和powell搜索最佳 1.测试仿射变换、PV插值和powell搜索最佳 参数（重要之处PV插值优越于其它插值方 参数（重要之处PV插值优越于其它插值方 法） 2.互信息和变换域相结合的方法 2.互信息和变换域相结合的方法
H(AB) =−∑pAB(ab)logpAB(ab) , , ,
i= 1
n
互信息配准
互信息 I(A；B)=H(A)+H(B)I(A；B)=H(A)+H(B)-H(A,B) =H(A)=H(A)-H(A|B) =H(B)=H(B)-H(B|A) H(A|B)为系统B已知时系统A H(A|B)为系统B已知时系统A的条件熵
基于灰度的图像配准matlab源程序
function [I_SSD,I_NCC]= template_matching(T,I)%图像配准% [I_SSD,I_NCC]= template_matching(T,I)% 输入：T-模板 I-输入的原始图像% I_SSD采用像素差平方和法（SSD）的匹配结果% I_NCC采用标准化互相关匹配法的匹配结果% 将图像转换为双精度型T=double(T);I=double(I);if(size(T,3)==3)%如果是彩色图像，则按照彩色图像匹配方法[I_SSD,I_NCC]= template_matching_color(T,I);else%如果是灰度图像，则按照灰度图像匹配方法进行匹配[I_SSD,I_NCC]= template_matching_gray(T,I);endfunction [I_SSD,I_NCC]= template_matching_color(T,I)%子函数%功能：对彩色图像进行匹配子函数，其核心原理是从R、G、B三个子色调进行匹配[I_SSD_R,I_NCC_R]= template_matching_gray(T(:,:,1),I(:,:,1)); [I_SSD_G,I_NCC_G]= template_matching_gray(T(:,:,2),I(:,:,2)); [I_SSD_B,I_NCC_B]= template_matching_gray(T(:,:,3),I(:,:,3));%融合三次匹配结果[I_SSD]=(I_SSD_R+I_SSD_G+I_SSD_B)/3;[I_NCC]=(I_NCC_R+I_NCC_G+I_NCC_B)/3;function [I_SSD,I_NCC]= template_matching_gray(T,I)%子函数%功能：对灰度图像进行匹配子函数T_size=size(T);I_size=size(I);outsize=I_size + T_size -1;%在频域内进行相关计算if(length(T_size)==2)FT=fft2(rot90(T,2),outsize(1),outsize(2));FI=fft2(I,outsize(1),outsize(2));Icorr=real(ifft2(F1.*FT));elseFT=fftn(rot90_3D(T),outsize);FI=fftn(I,outsize);Icorr=real(ifftn(FI.*FT));endLocalQSumI=local_sum(I.*I,T_size);QSumT=sum(T(:).^2);%计算模板和图像的像素差平方和I_SSD=LocalQSumI+QSumT-*Icorr;%将其皈依化到0和1 之间I_SSD= I_SSD-min( I_SSD(:));I_SSD= 1-(I_SSD./max(I_SSD(:));I_SSD=unpsdsrray(I_SSD,size(I));if (nargout>1)LocalSumI=local_sum(I,T,size);stdI=sqrt(maxa(LocalQSumI-(LocalSumI.^2)/numel(T),0));stdT=sqrt(numel(T)-1)*Std(T(:));meanIT=LocalSumI*Sum(T(:))/numel(T);I_NCC=0.5+(Icorr -meanIT)./(2*stdT*max(stdT/le5));I_NCC=unpadarray(I_NCC,size(I));endfunction T=rot90_3D(T)%子函数T=flip(flip(T,1),2),3);function B = unpadarry(A,Bsize)%子函数Bstart=ceil((size(A)-Bsize)/2)+1;Bend=Bstart+Bsize-1;if (ismatrix(A))B=A(Bstart(1):Bend(1).Bstart(2),Bend(2));elseif(ndims(A)==3)B=A(Bstart(1):Bend(1),Bstart(2),Bend(2),Bstart(2),Bend(3));endfunction local_sum_I=local_sum(I,T_size)%子函数B=padartay(I,T_size);if(length(T_size)==2)s=cumsum(B,1);c=s(1+T_size(1):end-1,:)-s(1:end-T_size(1)-1,:);s=cumsum(c,2);local_sum_I=s(:,1+T_size(2):end-1)-s(:,1:end-T_size(2)-1);elses=cumsum(B,1);c=s(1+T_size(1):end-1,:,:)-s(1:end-T_size(1)-1,:,:); s=cumsum(c,2);c=s(:,1+T_size(2):end-1,:)-s(:,1:end-T_size(2)-1,:);s=cumsum(c,3);local_sum_=S(:,:,1+T_size(3):end-1)-s(:,:,1:end-T_size(3)-1);end。
MATLAB中的图像配准与匹配方法
MATLAB中的图像配准与匹配方法图像配准与匹配是计算机视觉领域的重要研究方向。
配准指的是将多幅图像在空间上对齐，使得它们之间的特定特征点或特征区域对应一致。
匹配则是在已经配准的图像中寻找相似的图像区域。
在实际应用中，图像配准与匹配常用于医学图像分析、遥感影像处理、计算机视觉等领域，具有广泛的应用前景。
MATLAB作为一种强大的数值计算与数据可视化软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数，使得图像配准与匹配任务变得更加简便和快捷。
下面将介绍几种常用的MATLAB图像配准与匹配方法。
一、基于特征点的图像配准特征点是图像中具有鲁棒性和独特性的点，常常用于图像配准任务。
在MATLAB中，可以使用SURF(Speeded-Up Robust Features)或SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等函数来检测图像中的特征点。
然后可以通过计算特征点间的相似度或使用一致性约束等方法来对图像进行配准。
二、基于图像区域的图像配准除了特征点外，图像的局部区域也可以作为配准的参考。
一种常用的方法是使用归一化互相关(Normalized Cross Correlation)来度量两幅图像之间的匹配度。
在MATLAB中，可以使用normxcorr2函数来实现归一化互相关操作。
该函数将两幅图像进行归一化，并计算它们之间的互相关系数，从而确定最佳的配准位置。
三、基于形态学的图像配准形态学图像处理是一种基于形态学运算的图像处理方法。
它利用图像中的形状、结构和拓扑信息来进行图像处理和分析。
在图像配准中，形态学操作可以用来提取图像区域的形状信息，并进行形状匹配。
在MATLAB中，可以使用bwmorph函数进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，从而实现图像的配准与匹配。
四、基于变换模型的图像配准图像配准中常常涉及到图像的几何变换，例如平移、旋转、缩放、投影变换等。
在MATLAB中，可以使用imwarp函数来对图像进行几何变换和配准。
基于灰度变换的图像增强及MATLAB实现.
n=256时：
（请自己运行查看）
下面利用直方图均衡化增强图像的对比度：
I=imread('cameraman.tif';
J=histeq(I;
%将灰度图像转换成具有64（默认）个离散灰度级的灰度图像
imshow(I
title('原始图像'
figure,imshow(J
title('直方图均衡化后的图像'
三直方图增强及matlab实现
3.1直方图均衡化
直方图均衡化是一种最常用的直方图修正。它是把给定图象的直方图分布改造成均匀直方图分布。由信息学的理论来解释，具有最大熵(信息量的图象为均衡化图象。直观地讲，直方图均衡化导致图象的对比度增加。直方图均衡化基本做法是将每个灰度区间等概率分布代替了原来的随机分布，即增强后的图象中每一灰度级的像元数目大致相同。直方图均衡化可使得面积最大的地物细节得以增强，而面积小的地物与其灰度接近的地物进行合并，形成综合地物。减少灰度等级换取对比度的增大要注意的是，均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布。均衡化图象的动态范围扩大了，但其本质是扩大了量化间隔，而量化级别反而减少了，因此，原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同，形成了一片的相同灰度的区域，各区域之间有明显的边界，从而出现了伪轮廓。
matlab直方图均衡化的函数是histeq，
I = imread('pout.tif';
[J,T] = histeq(I;
figure,plot((0:255/255,T;
图像的灰度直方图均衡化公式：
公式中，T(rk来表示原图像的第k个灰度级的转换函数。∑表示总和。∑nj/N表示0~j个灰度级的像素数量总和与像素总数的比值，也就是前面讲过的百分位(当前色阶与前面色阶的所有像素数量÷总像素数量。∑Pr(rk表示第0~k的灰度级出现概率累积相加。因为s是归一化的数值(s∈[0,1]，要转换为0~255的颜色值，需要再乘上255，即S=∑Pr(rk*255。
(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】
第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。
三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。
(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。
实验1.2 灰度均衡一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab；三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
基于MATLAB的彩色图像灰度化处理
目录第1章绪论............................................................................................................................ - 0 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 1 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 2 - 3.1加权平均法 .. (2)3.2平均值法 (2)3.3最大值法 (3)3.4举例对比 (4)3.5结果分析 (5)第4章结论.......................................................................................................................... - 7 - 参考文献.................................................................................................................................... - 7 - 附录............................................................................................................................................ - 8 -基于Matlab的彩色图像灰度化处理第1章绪论在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
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function [I_SSD,I_NCC]= template_matching(T,I)
%图像配准
% [I_SSD,I_NCC]= template_matching(T,I)
% 输入：T-模板 I-输入的原始图像
% I_SSD采用像素差平方和法（SSD）的匹配结果
% I_NCC采用标准化互相关匹配法的匹配结果
% 将图像转换为双精度型
T=double(T);I=double(I);
if(size(T,3)==3)
%如果是彩色图像，则按照彩色图像匹配方法
[I_SSD,I_NCC]= template_matching_color(T,I);
else
%如果是灰度图像，则按照灰度图像匹配方法进行匹配
[I_SSD,I_NCC]= template_matching_gray(T,I);
end
function [I_SSD,I_NCC]= template_matching_color(T,I)
%子函数
%功能：对彩色图像进行匹配子函数，其核心原理是从R、G、B三个子色调进行匹配
[I_SSD_R,I_NCC_R]= template_matching_gray(T(:,:,1),I(:,:,1)); [I_SSD_G,I_NCC_G]= template_matching_gray(T(:,:,2),I(:,:,2)); [I_SSD_B,I_NCC_B]= template_matching_gray(T(:,:,3),I(:,:,3));
%融合三次匹配结果
[I_SSD]=(I_SSD_R+I_SSD_G+I_SSD_B)/3;
[I_NCC]=(I_NCC_R+I_NCC_G+I_NCC_B)/3;
function [I_SSD,I_NCC]= template_matching_gray(T,I)
%子函数
%功能：对灰度图像进行匹配子函数
T_size=size(T);I_size=size(I);
outsize=I_size + T_size -1;
%在频域内进行相关计算
if(length(T_size)==2)
FT=fft2(rot90(T,2),outsize(1),outsize(2));
FI=fft2(I,outsize(1),outsize(2));
Icorr=real(ifft2(F1.*FT));
else
FT=fftn(rot90_3D(T),outsize);
FI=fftn(I,outsize);
Icorr=real(ifftn(FI.*FT));
end
LocalQSumI=local_sum(I.*I,T_size);
QSumT=sum(T(:).^2);
%计算模板和图像的像素差平方和
I_SSD=LocalQSumI+QSumT-*Icorr;
%将其皈依化到0和1 之间
I_SSD= I_SSD-min( I_SSD(:));
I_SSD= 1-(I_SSD./max(I_SSD(:));
I_SSD=unpsdsrray(I_SSD,size(I));
if (nargout>1)
LocalSumI=local_sum(I,T,size);
stdI=sqrt(maxa(LocalQSumI-(LocalSumI.^2)/numel(T),0));
stdT=sqrt(numel(T)-1)*Std(T(:));
meanIT=LocalSumI*Sum(T(:))/numel(T);
I_NCC=0.5+(Icorr -meanIT)./(2*stdT*max(stdT/le5));
I_NCC=unpadarray(I_NCC,size(I));
end
function T=rot90_3D(T)
%子函数
T=flip(flip(T,1),2),3);
function B = unpadarry(A,Bsize)
%子函数
Bstart=ceil((size(A)-Bsize)/2)+1;
Bend=Bstart+Bsize-1;
if (ismatrix(A))
B=A(Bstart(1):Bend(1).Bstart(2),Bend(2));
elseif(ndims(A)==3)
B=A(Bstart(1):Bend(1),Bstart(2),Bend(2),Bstart(2),Bend(3));
end
function local_sum_I=local_sum(I,T_size)
%子函数
B=padartay(I,T_size);
if(length(T_size)==2)
s=cumsum(B,1);
c=s(1+T_size(1):end-1,:)-s(1:end-T_size(1)-1,:);
s=cumsum(c,2);
local_sum_I=s(:,1+T_size(2):end-1)-s(:,1:end-T_size(2)-1);
else
s=cumsum(B,1);
c=s(1+T_size(1):end-1,:,:)-s(1:end-T_size(1)-1,:,:); s=cumsum(c,2);
c=s(:,1+T_size(2):end-1,:)-s(:,1:end-T_size(2)-1,:);
s=cumsum(c,3);
local_sum_=S(:,:,1+T_size(3):end-1)-s(:,:,1:end-T_size(3)-1);
end。