互信息图像配准——Matlab源码实现_matlab 图像配准两个图像的互信息

互信息图像配准——Matlab源码实现

一、概念简介

在图像处理领域，图像配准是指通过某种方法将两幅或多幅图像进行位置的统一，即使它们的旋转、缩放、移动或者透视不同。图像配准通常有两个目的：

1. 可以更好地比较两幅或多幅图像，分析它们的相似性和差异性；
2. 为了将不同的图像融合到一起，产生更加完美的综合效果。

互信息是量化图像之间相关性的一种度量方式，它可以用来衡量两幅图像之间的相似程度，因此，在图像配准中，互信息经常用作优化目标函数。

二、互信息的计算公式

互信息的计算公式为：

I(A,B)=H(A)+H(B)-H(A,B)

其中，I表示互信息，A和B为两个不同的图像，H(A)与H(B)分别表示图像A和图像B的熵，H(A,B)表示A和B的联合熵。

三、互信息图像配准的步骤

互信息图像配准的步骤如下：

1.读入需要配准的两张图像；
2.对图像进行灰度处理；
3.确定配准的参考图像，通常选取图像中灰度值变化范围较小者作为参考图像；
4.计算互信息，通过最大化互信息来得到最优的配准参数；
5.根据得到的配准参数将图像进行配准。

四、Matlab源码实现

下面是使用Matlab实现互信息图像配准的样例代码，首先读入并显示需要配准的两张图像：

% 读入需要配准的两张图像
fixed = imread('fixed.jpg');
moving = imread('moving.jpg');

% 显示需要配准的两张图像
figure;
subplot(1,2,1);
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