SAR与可见光的异源图像配准的MATLAB代码

以下是一份SAR与可见光的异源图像配准的MATLAB代码，供参考：

% 读入SAR图像和可见光图像
sar = imread('sar_image.tif');
vis = imread('vis_image.tif');

% 对SAR图像进行预处理，如去噪、滤波等
sar = preprocess_sar(sar);

% 对可见光图像进行预处理，如去噪、增强等
vis = preprocess_vis(vis);

% 提取SAR图像和可见光图像的特征
sar_features = extract_features(sar);
vis_features = extract_features(vis);

% 使用SIFT算法进行特征匹配
matches = match_features(sar_features, vis_features);

% 对匹配结果进行筛选，去除误匹配的点
filtered_matches = filter_matches(matches);

% 使用RANSAC算法进行模型拟合，得到仿射变换矩阵
affine_matrix = fit_affine_model(filtered_matches);

% 对可见光图像进行仿射变换
registered_vis = imwarp(vis, affine_matrix);

% 可以将SAR图像和配准后的可见光图像进行比较，评估配准效果

注意，以上代码仅作为参考，具体实现会根据具体情况而有所不同。

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SAR-SIFT进行SAR与可见光图像配准的MATLAB代码

以下是一个用MATLAB实现SAR-SIFT进行SAR与可见光图像配准的示例代码：

% 读取SAR图像和可见光图像
sar_img = imread('sar_img.tif');
rgb_img = imread('rgb_img.jpg');

% 转换可见光图像为灰度图像
gray_img = rgb2gray(rgb_img);

% 提取SIFT特征点
[f1, d1] = vl_sift(single(sar_img));
[f2, d2] = vl_sift(single(gray_img));

% 匹配特征点
[matches, scores] = vl_ubcmatch(d1, d2);

% 筛选匹配点
numMatches = size(matches, 2);
threshold = 20;
if numMatches > 4
    x1 = f1(1, matches(1, :));
    y1 = f1(2, matches(1, :));
    x2 = f2(1, matches(2, :));
    y2 = f2(2, matches(2, :));
    inliers = ransac([x1; y1; x2; y2], @homography, @homography_solve, @homography_evaluate, threshold);
else
    inliers = [];
end

% 计算变换矩阵
matched_points1 = f1(1:2, matches(1, inliers));
matched_points2 = f2(1:2, matches(2, inliers));
transform_matrix = estimateGeometricTransform(matched_points1', matched_points2', 'projective');

% 显示配准结果
output_img = imwarp(sar_img, transform_matrix);
imshowpair(output_img, gray_img, 'montage');

其中，`ransac`函数是一个RANSAC算法的实现，用于筛选匹配点中的正确匹配点；`homography`函数用于计算单应性矩阵；`homography_solve`函数用于求解单应性矩阵；`homography_evaluate`函数用于评估单应性矩阵。`estimateGeometricTransform`函数用于计算变换矩阵。最后，使用`imwarp`函数将SAR图像映射到可见光图像坐标系中，并使用`imshowpair`函数将配准结果显示在一起。