（MATLAB版代码）红外与可见光图像配准算法 针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。 首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。 资源为该算法的MATLAB版本，其中main.m是主函数，内附测试图片。

最近我在研究红外与可见光图像配准算法，遇到了一个有趣的问题，就是电气设备同一场景的这两种图像间一致特征特别难提取和匹配😣。不过别担心，经过一番探索，我发现了一种超棒的基于斜率一致性的配准方法👏！

算法流程大揭秘

1. 提取边缘：
   我们首先要用数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘。这一步就像是给图像做了个“轮廓勾勒”，让我们能更清楚地看到图像的边界信息。在MATLAB里，有很多函数可以帮助我们实现这一步。比如说用imerode函数进行腐蚀操作，再用imdilate函数进行膨胀操作，通过这两个操作的组合，就能得到比较理想的边缘图像啦。
   matlab
% 提取红外图像边缘
iredge = imerode(irimage, strel('disk', 3));
iredge = imdilate(iredge, strel('disk', 3));
% 提取可见光图像边缘
visedge = imerode(visimage, strel('disk', 3));
visedge = imdilate(visedge, strel('disk', 3));

   这里的strel('disk', 3)表示创建一个半径为3的圆盘形结构元素，通过调整这个参数，我们可以根据图像的具体情况来优化边缘提取效果。

1. 提取特征点并匹配：
   接下来就是通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点啦。SURF算法就像是图像的“超级侦探”，能敏锐地找到图像中那些关键的特征点。然后呢，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配。这一步很关键哦，它决定了我们能不能准确地把两幅图像对应起来。
   matlab
% 提取红外边缘图像特征点
[irkeypoints, irdescriptors] = surf(iredge);
% 提取可见光边缘图像特征点
[viskeypoints, visdescriptors] = surf(visedge);
% 特征点匹配
indexPairs = matchFeatures(irdescriptors, visdescriptors);
matchedirkeypoints = irkeypoints(indexPairs(:, 1), :);
matchedviskeypoints = viskeypoints(indexPairs(:, 2), :);

   这里的surf函数就是SURF算法的实现啦，它会返回特征点和对应的描述符。matchFeatures函数则是用来进行特征点匹配的，它会根据描述符之间的相似性找到匹配的点对。

1. 实现图像配准：
   最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。这就好比是给两幅图像找到了一个合适的“对齐方式”，让它们能够完美地重合在一起。
   matlab
% 计算仿射变换模型参数
tform = fitgeotrans(matchedirkeypoints, matchedviskeypoints,'affine');
% 进行图像配准
registeredvisimage = imwarp(visimage, tform, 'OutputView', imref2d(size(irimage)));

fitgeotrans函数就是用最小二乘法来计算仿射变换模型参数的，imwarp函数则是根据计算得到的参数对可见光图像进行变换，使其与红外图像配准。

资源介绍

我用的这个算法有MATLAB版本哦，其中main.m是主函数，里面还贴心地附上了测试图片😃。这样我们就可以很方便地运行整个算法流程，看看实际效果啦。

（MATLAB版代码）红外与可见光图像配准算法 针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。 首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。 资源为该算法的MATLAB版本，其中main.m是主函数，内附测试图片。

通过这个基于斜率一致性的配准方法，我们成功地解决了红外与可见光图像配准中特征提取和匹配难的问题，是不是很厉害😎！希望这篇博文能让大家对这个算法有更清楚的了解，一起在图像配准的世界里探索更多有趣的东西🧐！