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基于Affine-Sift算法的图像配准matlab仿真

article 2024/11/15 8:03:26

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

4.1 SIFT 算法原理

4.2 Affine算法原理

4.3 Affine-SIFT算法原理

5.算法完整程序工程

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

Affine-Sift算法

Sift算法

2.算法运行软件版本

MATLAB2022A

3.部分核心程序

（完整版代码包含操作步骤视频）

.........................................................................
figure;
subplot(121);imshow(img1s);title('原始图片1');
subplot(122);imshow(img2s);title('原始图片2');
%计算图片的大小
[m1,n1] = size(img1s);
[m2,n2] = size(img2s);

%对两个图片分别进行角度选择和不同角度的特征提取
if sel == 1
     tic;
     disp('对图片1进行处理');
     [Hrl_feature1,Hr_pointl_feature1,cnt1]=func_sift_angle(img1s,m1,n1,t);
     Time = toc;
     disp('对图片2进行处理');
     [Hrl_feature2,Hr_pointl_feature2,cnt2]=func_sift_angle(img2s,m2,n2,t);
     save feature_data_B1.mat  Hrl_feature1 Hr_pointl_feature1 Hrl_feature2 Hr_pointl_feature2 cnt1 cnt2 Time
else
     load feature_data_B1.mat     
end

%进行配准
pp           = 0;
level        = 0.6; 
image_match1 = []; 
image_match2 = []; 
for i = 1:(cnt1 - 1)
    for j = 1:(cnt2 -1)
    pp = pp + 1;
    fprintf('处理进度：');fprintf('%3.2f',100*pp/(cnt1*cnt2));fprintf('%%\n\n');  
    NF1(i)       = size(Hrl_feature1{i},1);
    NF2(j)       = size(Hrl_feature2{j},1);
    same_feature = func_feature_match(Hrl_feature1{i},Hrl_feature2{j},level);            
    ind1         = find(same_feature);
    ind2         = same_feature(ind1);
    %根据门限来选择一定区域内的配准点
    ind          = find(sqrt(sum(((Hrl_feature1{i}(ind1,:)-Hrl_feature2{j}(ind2,:)).^2),2)) <= level);
    
    ind1         = ind1(ind);
    ind2         = ind2(ind);
    Match1Tmp    = Hr_pointl_feature1{i}(ind1,[ 1 2 3 end ]);
    Match2Tmp    = Hr_pointl_feature2{j}(ind2,[ 1 2 3 end ]);
    image_match1 = [image_match1;Match1Tmp]; 
    image_match2 = [image_match2;Match2Tmp]; 
    end
end
close all;
%显示最后处理的效果
[LineCoordX,LineCoordY,N] = func_figure(img1s,image_match1,img2s,image_match2,Feature_point);
009_042m

4.算法理论概述

图像配准是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，它的目的是将不同时间、不同视角或者不同传感器获取的同一场景的图像进行几何对准。Affine - Sift 算法结合了仿射变换（Affine Transformation）和尺度不变特征变换（Scale - Invariant Feature Transform，SIFT）的优点，能够有效地处理图像之间的旋转、缩放、平移以及仿射变换等复杂的几何变换关系，从而实现高精度的图像配准。