2024年5月11日发(作者：)

如何在Matlab中进行图像配准与形变分析

1. 引言

图像配准与形变分析是数字图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向。图

像配准是指将不同位置、尺度、角度或光照条件下获取的图像进行对齐，以实现像

素级别的一致性。形变分析则是通过对比不同图像间的差异，提取出目标物体表面、

结构或形状的变化信息。本文将介绍如何利用Matlab进行图像配准与形变分析的

方法与步骤。

2. 图像配准

图像配准的核心任务是找到两幅或多幅图像之间的空间变换关系，以便将它

们对齐。在Matlab中，可以使用`imregister`函数实现图像配准。该函数的输入参

数包括待配准的移动图像和参考图像，以及配置配准算法的参数。

2.1 灰度图像配准

对于灰度图像的配准，可以使用互相关或归一化互相关作为配准的度量标

准。通过调整`imregister`函数的参数，例如度量标准和优化方法，可以对配准结果

进行优化。

2.2 多模态图像配准

对于不同光照条件下获取的图像，可以使用互信息（Mutual Information）

作为配准的度量标准。互信息能够度量两个不同图像间的统计相关性，从而实现多

模态图像的配准。

2.3 彩色图像配准

对于彩色图像的配准，可以将其转换为灰度图像进行配准，然后再将其结

果应用于原始的彩色图像。在转换为灰度图像时，可以使用不同的颜色通道加权求

和的方式，例如RGB空间或HSV空间。

3. 图像形变分析

图像形变分析通常可以分为两个步骤：形状建模和形变分析。形状建模是通

过将目标物体的形状提取出来，生成形状模型。形变分析则是通过比较不同位置或

时间点的形状模型，提取出形状的变化信息。

3.1 形状建模

形状建模可以通过边缘检测、特征点提取、轮廓追踪等方法实现。在

Matlab中，可以使用`imcontour`和`regionprops`等函数提取目标物体的轮廓和特征

点，并将其转换为形状模型。

3.2 形变分析

形变分析可以通过对比不同形状模型间的差异，提取出形状的变化信息。

在Matlab中，可以使用各种距离度量方法，例如欧氏距离、海明距离、曼哈顿距

离等，比较不同形状之间的差异。此外，还可以使用PCA（Principal Component

Analysis）等降维方法将形状模型映射到较低维度的空间中，以便更好地分析形状

的变化。

4. 实例应用

本节将通过一个实例应用，展示如何在Matlab中进行图像配准与形变分析。

4.1 图像配准

假设我们有两幅脑部MRI图像，其中一幅是参考图像，另一幅是待配准的

移动图像。首先，我们加载这两幅图像，并使用`imshow`函数显示它们。然后，调

用`imregister`函数对它们进行配准。最后，使用`imshowpair`函数将配准后的图像

进行对比展示。

4.2 图像形变分析

在完成图像配准后，我们可以进一步进行图像形变分析。可以使用

`imcontour`和`regionprops`等函数提取目标物体的轮廓和特征点，并将其转换为形

状模型。然后，可以使用距离度量方法，例如欧氏距离或曼哈顿距离，比较不同形

状之间的差异。此外，还可以使用PCA等降维方法将形状模型映射到较低维度的

空间中，以便更好地分析形状的变化。

5. 结论

本文介绍了在Matlab中进行图像配准与形变分析的方法与步骤。通过使用

`imregister`函数实现图像配准，以及使用`imcontour`和`regionprops`函数提取形状模

型，并进一步进行形变分析，可以实现对图像配准与形变的全面理解与应用。希望

本文能对相关研究和实践工作提供一定的参考与帮助。