matlab的欧拉方法代码错误分析工具包 检查图像配准和跟踪错误的工具。 这个“工具箱”最初是我博士的代码集合，但是在matlab中还为NDI Aurora通信设置了其他一些最近的示例代码。 它尚未完全更新，但是最终该工具包将能够完全复制论文和已发表论文中的代码模拟。 显然，这早就该开始了，但仍在进行中。 Matlab /通讯 该文件夹包含用于使用Matlab与NDI Aurora系统进行通信的示例代码。 Matlab /数学 此文件夹包含用于线性变换，使用矩阵旋转，欧拉角和四元数的数学例程的集合。 在target_error模拟中还使用了一些注册例程。 Matlab /绘图 这包括有用的绘图例程的集合，以显示结果。 matlab /统计 收集结果分析中使用的统计方法。 matlab / target_error 目标误差模型和仿真包含三个主要的仿真区域。 各向异性和非均匀基准定位器误差（FLE）的估计目标配准误差（TRE） 给定最近的基准配准误差的估计值，对基准定位器误差进行估计 给定转换参数的不确定性，可以估算目标跟踪误差。 所有这些实验都记录在我的论文中，其中一些结果包含在各种发

针对互信息配准方法中目标函数因存在多极值而容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于萤火虫算法改进优化策略的互信息医学图像配准算法。该算法使用归一化互信息作为相似性测度,用萤火虫所处位置来表示配准参数,根据每个萤火虫的位置计算互信息函数值并将其作为当前萤火虫的亮度,通过亮度和吸引度的迭代更新来寻找互信息函数取最优解时的最佳配准参数。实验结果表明,该方法克服了互信息函数容易陷入局部最优的问题,有效地提高了配准精度。

完整代码，可直接运行

采用相位相关，实现图像的配准。基于matlab图像界面，实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准。 采用相位相关，实现图像的配准。基于matlab图像界面，实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准。

这些是用于 2D 和 3D 可变形图像配准的代码，使用中空间独立方法（Aganj 等人，NeuroImage 2017）。 有关简短教程，请参见EXAMPLE.m。 如果可用，可以使用 GPU 来加速注册。

针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。

malab的红外与可见光图像配准完整代码

此功能将执行恶魔配准，这是一种快速非刚性流体，如两个 2D 或 3D 图像之间的配准。 还支持不同 (MRI) 模态之间的配准，通过转换一个图像模态使其看起来像第二个图像的模态的功能。 Thirion 1998的论文描述了恶魔的注册，Cachier 1999和He Wang 2005对其进行了扩展。 基本算法：在每个像素上，使用强度差异和梯度信息定义速度（运动）。 该速度场由高斯平滑，并反复用于变换运动图像，并配准到静态图像。 （文件 basic_demon_example.m 中易于理解的代码示例） 我们没有使用“demonregistration”函数的基本方程，而是将其重写为由极限内存 BFGS 优化器以迭代和多分辨率方式使用，还支持扩散正则化。 （另见 Tom Vercauteren 等人。“非参数微分形态图像...”） 将一种模态转换为另一幅图像的假模态是通过使用两个图

（MATLAB版代码）红外与可见光图像配准算法

本文简单阐述了下传统图像配准方法后着重介绍了基于深度学习的图像配准方法。