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基于Demons算法的非刚性图像配准MATLAB工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了2D/3D非刚性图像配准,采用Demons算法计算弹性形变场,支持医学与工程多模态数据的高精度空间对齐,适用于医学影像分析与计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于Demons算法的非刚性图像配准工具箱

项目介绍

本工具箱提供了一套完整的非刚性图像配准算法的MATLAB实现,核心采用Demons算法。它支持2D和3D医学图像、工程图像等多模态数据的精确配准。通过计算弹性形变场,实现源图像与目标图像之间的非线性空间对齐,可广泛应用于医学影像分析、计算机视觉和图像处理等领域。

功能特性

  • 核心算法:基于Demons力的非刚性配准算法,具备高精度配准能力。
  • 优化策略:集成多分辨率金字塔优化策略,提升配准速度与鲁棒性。
  • 形变场平滑:采用高斯正则化技术对形变场进行平滑,保证形变的物理合理性。
  • 多模态支持:支持2D灰度图像和3D体数据的配准。
  • 量化评估:提供均方误差(MSE)、互信息(MI)等多种误差指标用于配准效果评估。
  • 结果可视化:支持配准结果对比图、形变场叠加显示等可视化功能。

使用方法

基本配准流程

  1. 准备输入数据
- 源图像:待配准的2D灰度图像(M×N矩阵)或3D体数据(M×N×P数组) - 目标图像:作为配准参考的相同维度图像数据

  1. 设置配准参数(可选):
- 迭代次数 - 形变场平滑系数 - 多分辨率层级设置

  1. 执行配准:运行主配准函数,获取配准结果。

输出结果

  • 配准后的图像:与目标图像空间对齐的变换后源图像
  • 形变场:描述像素点位移的矢量场(2D时为M×N×2,3D时为M×N×P×3)
  • 配准误差指标:均方误差(MSE)、互信息(MI)等量化评估参数
  • 配准过程可视化:形变场叠加显示、配准效果对比图

系统要求

  • MATLAB R2018b或更高版本
  • Image Processing Toolbox(图像处理工具箱)
  • 用于3D数据处理时,建议至少8GB内存

文件说明

主程序文件整合了配准流程的完整实现,其功能包括:参数初始化与验证、多分辨率金字塔构建、Demons配准核心计算、形变场应用与平滑处理、配准结果评估与可视化输出。该文件作为工具箱的入口点,协调各个功能模块协同工作,为用户提供一站式的配准解决方案。