基于 Matlab GUI SIFT 和小波变换的图像拼接融合系统

基于 Matlab GUI SIFT 和小波变换的图像拼接融合系统

图像拼接技术是数字图像处理中的一项重要技术，在许多领域都有广泛应用。例如遥感图像的拼接、全景图的生成等。而图像融合则是将两张或多张图像融合成一张图像，以达到优化图像质量、增强目标信息的效果。因此，本文将介绍如何使用 Matlab GUI、SIFT 特征点检测以及小波变换实现图像拼接和融合。

1. 图像拼接

（1） 提取特征点

在图像拼接之前，首先需要从两张或多张待拼接的图像中提取出特征点。SIFT 算法是一种常用的特征点检测算法。

下面是特征点提取的 Matlab 代码：

I1 = imread('image_01.jpg'); %读入图像1
I2 = imread('image_02.jpg'); %读入图像2
gray1 = rgb2gray(I1); %将彩色图像转化为灰度图像
gray2 = rgb2gray(I2);
[f1,d1] = vl_sift(single(gray1)); %提取图像1的特征点和特征描述子
[f2,d2] = vl_sift(single(gray2)); %提取图像2的特征点和特征描述子

（2） 匹配特征点

接下来，需要对提取出来的特征点进行匹配。这里我们使用 Matlab 自带的 vlfeat 库实现特征点匹配。

下面是特征点匹配的 Matlab 代码