图像配准程序分享

这份Matlab程序代码专为图像配准而设计，非常适合作为学术作业或论文报告的参考资料！

SIFT特征匹配算法是当前全球特征点匹配研究的焦点之一，其具有强大的匹配能力，可处理图像间的平移、旋转、仿射变换等问题，甚至对各种角度拍摄的图像也能实现稳定的特征匹配。

基于 SIFT 和 SURF 特征提取和匹配 使用 RANSAC 剔除误匹配 SIFT 代码基于 Lowe 源码 SURF 使用 MATLAB 内置函数 detectSURFFeatures()

matlab开发-自动图像配准。为无法使用IP工具箱的用户提供相互信息。

该函数接收两幅大小相等的图像，并根据它们的块子集将它们合并成一幅图像。注意：这是一个初始版本，未进行错误处理。如需支持，请联系muzammil360@gmail.com。

本程序利用Matlab实现了对两幅图像的平移配准，主要功能是计算出图像之间的平移量。

此 MATLAB 教程提供基于 SIFT 算法的遥感图像配准代码，可用于图像配准，提高图像质量和分析精度。代码包含主函数和调用函数，支持 MATLAB 2019b 版本运行。只需按照指定步骤操作即可获得图像配准结果。

尺度不变特征变换（SIFT）算法成功解决了这一问题，SIFT特征不仅具有旋转和尺度不变性，还对噪声、视角变化和光照变化等具有优良的稳健性。

这段Matlab代码专为处理两幅图像之间的刚性图像配准而设计，支持2D最大强度投影的生成。代码能有效处理z堆栈，并已在MatLab 2014b上进行了测试。安装简便，不到1分钟即可完成，无需额外硬件支持。使用前请参考代码注释中的参数设置，选择'扩展前'和'扩展后'图片，即可获得注册图像文件夹及相关数据。示例数据可通过以下方式下载。