识别红外图像火点matlab

识别红外图像的火点可以使用一些常见的计算机视觉技术，例如图像分割、特征提取和分类器训练等。

以下是一些可能的步骤和技术：

1. 图像预处理：对红外图像进行预处理，例如去噪、亮度调整、直方图均衡化等。

2. 图像分割：使用常见的分割算法，例如基于阈值的分割算法、基于边缘的分割算法、基于区域的分割算法等，将图像分割成多个区域。

3. 特征提取：从每个区域中提取火点的特征，例如颜色、纹理、形状等。这些特征可以使用传统的计算机视觉算法或者深度学习算法来提取。

4. 分类器训练：使用已知的火点和非火点图像来训练一个分类器，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。训练完成后，可以将分类器应用于新的红外图像，以确定哪些区域是火点。

这些步骤可以使用MATLAB中的图像处理工具箱和机器学习工具箱来实现。具体的代码实现因具体情况而异，需要根据数据集和算法做出相应的调整。