基于 MATLAB 的红外与可见光图像配准融合

基于 MATLAB 的红外与可见光图像配准融合

图像配准是图像处理中一个关键的问题，它是将多幅图像匹配到同一坐标系下的过程。在实际应用中，由于种种原因，获取到的图像有可能具有不同的成像特点、噪声或者失真现象，这就给图像配准带来了一定的困难。本文提出了一种利用 MATLAB 中 OpenSUFT 算法进行红外与可见光图像配准融合的方法。

一、OpenSURF算法
OpenSURF 是一个快速的、可扩展的图像特征提取算法，它可以提取出空间尺度上稳定的局部特征并生成特征描述符。在本文中，我们选取 OpenSURF 的子集算法 OpenSUFT，在此说明一下 OpenSUFT 的流程：

1. 对原始图像进行金字塔分解，得到不同尺度的图像；
2. 对每张图像计算 DoG 金字塔，得到尺度空间极值点；
3. 通过插值计算极值点的亚像素精度；
4. 使用主曲率进行边缘方向矫正；
5. 对物体上的点进行描述。

二、红外与可见光图像配准融合方法
在本文中，我们将采用基于特征匹配的方法来进行红外与可见光图像的配准融合：

1. 对红外图像和可见光图像进行 OpenSUFT 特征提取；
2. 对两幅图像的特征点进行匹配，并利用 RANSAC 算法剔除误匹配点；
3. 利用 SURF 算法计算匹配点之间的单应性矩阵；
4. 根据单应性矩阵对红外图像进行仿射变换；
5. 将仿射变换后的红外图像与可见光图像进行线性混合。

三、MATLAB 代码实现

%% 加载红外图像和可见光图像
irImage = imrea