红外可见光配准matlab代码

红外可见光配准是一种常见的遥感图像处理方法，可用于将红外图像与可见光图像进行准确对应，从而获得更丰富的信息。下面是一个使用MATLAB实现红外可见光图像配准的代码示例：

1. 导入图像数据：

ir_img = imread('红外图像.jpg');  
vis_img = imread('可见光图像.jpg');

2. 图像预处理：

ir_img = imresize(ir_img, 0.5);  % 缩小红外图像的尺寸，提高计算效率
ir_gray = rgb2gray(ir_img);  % 将红外图像转换为灰度图像

vis_img = imresize(vis_img, 0.5);  % 缩小可见光图像的尺寸，保持与红外图像一致
vis_gray = rgb2gray(vis_img);  % 将可见光图像转换为灰度图像

3. 特征提取：

ir_points = detectSURFFeatures(ir_gray);  % 使用SURF算法检测红外图像中的特征点
vis_points = detectSURFFeatures(vis_gray);  % 使用SURF算法检测可见光图像中的特征点

[ir_features, ir_valid_points] = extractFeatures(ir_gray, ir_points);  % 提取红外特征描述子
[vis_features, vis_valid_points] = extractFeatures(vis_gray, vis_points);  % 提取可见光特征描述子

4. 特征匹配：

index_pairs = matchFeatures(ir_features, vis_features);  % 使用描述子匹配特征点对

matched_ir_pts = ir_valid_points(index_pairs(:, 1));  % 提取匹配的红外图像特征点
matched_vis_pts = vis_valid_points(index_pairs(:, 2));  % 提取匹配的可见光图像特征点

5. 配准：

[tform, ~, ~] = estimateGeometricTransform2D(matched_ir_pts, matched_vis_pts, 'affine');  % 估计红外和可见光图像之间的仿射变换矩阵

registered_vis_img = imwarp(vis_img, tform, 'OutputView', imref2d(size(ir_img)));  % 将可见光图像进行配准

figure;
imshowpair(ir_img, registered_vis_img, 'montage');  % 显示配准前后的图像对比
title('红外和可见光图像配准');

以上是一个简单的红外可见光图像配准的MATLAB代码示例。通过该代码，我们可以实现红外图像与可见光图像之间的准确配准，并得到配准后的可见光图像，进一步分析和研究遥感图像。