matlab对分辨率不同的红外图像和可将光图像先进行图像配准再进行分辨率配准的完整代码

以下是一个示例代码，演示如何使用MATLAB实现对分辨率不同的红外图像和可见光图像进行配准和融合。该代码使用了基于SURF特征的配准方法，并使用了多分辨率分解技术进行分辨率配准。请注意，不同的图像可能需要不同的配准参数，该代码仅供参考。

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

% 将图像转换为灰度图像
IR_gray = rgb2gray(IR);
VIS_gray = rgb2gray(VIS);

% 基于SURF特征进行图像配准
ptsIR = detectSURFFeatures(IR_gray);
ptsVIS = detectSURFFeatures(VIS_gray);

[featuresIR,validPtsIR] = extractFeatures(IR_gray,ptsIR);
[featuresVIS,validPtsVIS] = extractFeatures(VIS_gray,ptsVIS);

indexPairs = matchFeatures(featuresIR,featuresVIS);

matchedPtsIR = validPtsIR(indexPairs(:,1));
matchedPtsVIS = validPtsVIS(indexPairs(:,2));

[tformIRVIS,inlierPtsIR,inlierPtsVIS] = estimateGeometricTransform(...
    matchedPtsIR,matchedPtsVIS,'affine');

% 应用配准变换
IR_registered = imwarp(IR,tformIRVIS,'OutputView',imref2d(size(VIS)));
IR_gray_registered = imwarp(IR_gray,tformIRVIS,'OutputView',imref2d(size(VIS_gray)));

% 多分辨率分解
[LL1,HL1,LH1,HH1] = dwt2(IR_gray_registered,'db2');
[LL2,HL2,LH2,HH2] = dwt2(VIS_gray,'db2');

% 将两个图像的低频分量进行加权平均融合
alpha = 0.5;
LL_fused = alpha*LL1 + (1-alpha)*LL2;

% 将高频分量进行加权平均融合
HL_fused = (HL1 + HL2)/2;
LH_fused = (LH1 + LH2)/2;
HH_fused = (HH1 + HH2)/2;

% 重构融合后的图像
IRVIS_fused = idwt2(LL_fused,HL_fused,LH_fused,HH_fused,'db2');

% 显示融合前后的图像
figure;
subplot(2,2,1); imshow(IR); title('原始红外图像');
subplot(2,2,2); imshow(VIS); title('原始可见光图像');
subplot(2,2,3); imshow(IR_registered); title('配准后红外图像');
subplot(2,2,4); imshow(IRVIS_fused); title('融合后图像');