图像配准相似性度量 matlab编程

你是要求最佳的空间变化参数，还是已知变化参数求相似性度量？

如果问如何求空间变化参数，可以试试最基本的Lucas-Kanade方法；如果是后者，根据变化参数用maketform和imtransform对图进行变化，再比较变化后的图像与目标图像的ROI。

基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码(在Matlab7.0下运行)

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I = ind2gray(X,map)imshow(I)

I1 = imadjust(I,stretchlim(I),[0,1])figureimshow(I1)

[N,M] = size(I)

h = [0.125,0.375,0.375,0.125]

g = [0.5,-0.5]

delta = [1,0,0]

J = 3

a(1:N,1:M,1,1:J+1) = 0

dx(1:N,1:M,1,1:J+1) = 0

dy(1:N,1:M,1,1:J+1) = 0

d(1:N,1:M,1,1:J+1) = 0

a(:,:,1,1) = conv2(h,h,I,'same')

dx(:,:,1,1) = conv2(delta,g,I,'same')

dy(:,:,1,1) = conv2(g,delta,I,'same')

x = dx(:,:,1,1)

y = dy(:,:,1,1)

d(:,:,1,1) = sqrt(x.^2+y.^2)

I1 = imadjust(d(:,:,1,1),stretchlim(d(:,:,1,1)),[0 1])figureimshow(I1)

lh = length(h)

lg = length(g)

for j = 1:J+1

lhj = 2^j*(lh-1)+1

lgj = 2^j*(lg-1)+1

hj(1:lhj)=0

gj(1:lgj)=0

for n = 1:lh

hj(2^j*(n-1)+1)=h(n)

end

for n = 1:lg

gj(2^j*(n-1)+1)=g(n)

end

a(:,:,1,j+1) = conv2(hj,hj,a(:,:,1,j),'same')

dx(:,:,1,j+1) = conv2(delta,gj,a(:,:,1,j),'same')

dy(:,:,1,j+1) = conv2(gj,delta,a(:,:,1,j),'same')

x = dx(:,:,1,j+1)

y = dy(:,:,1,j+1)

dj(:,:,1,j+1) = sqrt(x.^2+y.^2)

I1 = imadjust(dj(:,:,1,j+1),stretchlim(dj(:,:,1,j+1)),[0 1])figureimshow(I1)

end

题主说的是下面这行吧：

[x, fval]=fminsearch(@MI,x0)

MI 是作为一个函数句柄使用的，也就是说这是一个函数的名字，题主需要从程序的来源去找，其他人没法猜出这个函数是什么样的。

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