matlab红外图像和可见光图像分辨率配准代码

红外图像和可见光图像分辨率不同，因此需要进行配准才能将它们对应起来。下面是MATLAB中的一个简单的红外图像和可见光图像分辨率配准代码示例：

% 读取红外图像和可见光图像
irImage = imread('红外图像.jpg');
visImage= imread('可见光图像.jpg');

% 将可见光图像转换为灰度图像
visGray = rgb2gray(visImage);

% 提取红外图像和可见光图像的SURF特征点
points1 = detectSURFFeatures(irImage);
points2 = detectSURFFeatures(visGray);

% 提取红外图像和可见光图像的SURF特征描述子
[features1, valid_points1] = extractFeatures(irImage, points1);
[features2, valid_points2] = extractFeatures(visGray, points2);

% 对特征点进行匹配
indexPairs = matchFeatures(features1, features2);

% 提取匹配点的坐标信息
matchedPoints1 = valid_points1(indexPairs(:, 1), :);
matchedPoints2 = valid_points2(indexPairs(:, 2), :);

% 估计红外图像和可见光图像之间的变换关系
[tform, ~, ~] = estimateGeometricTransform2D(matchedPoints1, matchedPoints2, 'affine');

% 对可见光图像进行配准
visRegistered = imwarp(visImage, tform, 'OutputView', imref2d(size(irImage)));

% 显示配准后的可见光图像和红外图像
figure;
imshowpair(irImage, visRegistered, 'montage');
title('红外图像和可见光图像分辨率配准');

这段代码使用了MATLAB中的SURF特征点检测和描述子提取函数，以及估计变换关系的函数和图像配准函数。通过这些函数的组合，我们可以实现红外图像和可见光图像的分辨率配准。