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基于粒子群算法的MATLAB自适应图像配准系统
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资 源 简 介
本项目利用粒子群优化算法实现图像的高精度几何配准，自动搜索最优空间变换参数。支持刚性变换、仿射变换等多种模型，可自动评估配准质量并生成可视化结果与分析报告。
详 情 说 明
基于粒子群算法的自适应图像配准系统
项目介绍
本项目是一个基于粒子群优化（PSO）算法的自适应图像配准系统，旨在实现两幅或多幅图像之间的高精度几何配准。系统通过智能优化算法自动搜索最优的空间变换参数，支持多种变换模型，并能够自动评估配准质量，为医学影像分析、遥感图像处理、计算机视觉等领域提供可靠的图像对齐解决方案。
功能特性
- 多模型配准支持：支持刚性变换（平移、旋转）和仿射变换等多种空间变换模型
- 智能参数优化：采用粒子群优化算法自动寻找最优变换参数，避免陷入局部最优
- 质量自动评估：内置配准质量评估系统，提供配准误差分析和相似度指标
- 可视化对比：生成配准前后的对比效果图，直观展示配准结果
- 格式兼容性强：支持JPG、PNG、BMP等多种格式的灰度或彩色图像
- 参数可配置：用户可自定义粒子群种群大小、迭代次数等关键参数
使用方法
- 准备输入图像：准备参考图像和待配准图像，确保两幅图像内容相似但存在空间位置差异
- 设置配准参数：选择变换类型（刚性/仿射），配置粒子群参数（种群大小、迭代次数等）
- 执行配准操作：运行系统，自动完成图像配准过程
- 查看输出结果：系统将生成配准后的图像、变换参数矩阵、质量评估报告和对比可视化图
系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
- 内存需求：建议4GB以上，处理大尺寸图像时需更多内存
- 存储空间：至少500MB可用空间
文件说明
主程序文件整合了系统所有核心功能模块，包括图像读入与预处理、特征点检测与匹配、基于粒子群的变换参数优化、空间变换与图像重采样、配准质量评估与误差分析，以及配准结果可视化输出。该文件作为系统入口，通过模块化调用实现从图像输入到结果输出的完整配准流程，支持用户交互式参数设置和批量处理功能。
