% 读取红外图像和可见光图像 ir_img = imread('D:\桌面1\peizhun\invisual_T.jpg'); vis_img = imread('D:\桌面1\peizhun\visual_Z.jpg'); % 提取SIFT特征点 ir_pts = detectSURFFeatures(rgb2gray(ir_img)); vis_pts = detectSURFFeatures(rgb2gray(vis_img)); % 提取特征点描述符 [ir_features, ir_pts] = extractFeatures(rgb2gray(ir_img), ir_pts); [vis_features, vis_pts] = extractFeatures(rgb2gray(vis_img), vis_pts); % 匹配特征点 index_pairs = matchFeatures(ir_features, vis_features); matched_ir_pts = ir_pts(index_pairs(:,1)); matched_vis_pts = vis_pts(index_pairs(:,2)); % 用RANSAC算法计算单应性矩阵 [ir_inliers, vis_inliers] = estimateGeometricTransform(... matched_ir_pts, matched_vis_pts, 'projective'); % 对红外图像进行单应性变换 registered_ir = imwarp(ir_img, ir_inliers); registered_vis = vis_img; % 对齐两张图像 merged_image = imfuse(registered_vis, registered_ir, 'blend'); % 显示结果 imshow(merged_image);

这段代码看起来没有明显的错误，但是需要检查一下以下几个方面：

1. 确认图像路径是否正确，是否成功读取了红外图像和可见光图像。

2. 检查是否成功提取到了SIFT特征点和特征点描述符。

3. 检查是否成功进行了特征点匹配，并且匹配点数是否足够。

4. 检查estimateGeometricTransform函数的输入参数是否正确，matched_ir_pts和matched_vis_pts是否是正确的匹配点集。

5. 检查是否成功进行了单应性变换，并且将两张图像正确地对齐。

你可以逐个检查这些方面，找到具体的问题所在，然后进行调整和修复。