基于Affine-Sift算法的图像配准matlab仿真

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',100pp/(cnt1cnt2));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);`

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。

 

4.1 SIFT 算法原理

 

4.2 Affine算法原理

 

4.3 Affine-SIFT算法原理

       首先在待配准的两幅图像（源图像和目标图像）上分别运行 SIFT 算法，提取出特征点及其特征描述符。