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MATLAB编写的红外与可见光图像对齐算法。

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简介：
该程序完全具备可运行性，只需执行main.m文件便可启动。该程序不仅包含了配准以及融合的代码模块，其效果表现出一般水平，适宜用于进行对比实验。若需要整合其他图像数据，请将所发现的原始图像素材粘贴至Image文件夹中（务必留意图像的分辨率需与程序自带图像分辨率保持一致，且图像格式应保持统一；或者，也可通过修改代码来调整）。

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  • (Matlab代码) 红外与可见光图像的配准算法_ MATLAB _红外_配准
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    本段Matlab代码实现了红外与可见光图像的精确配准算法，适用于目标识别和跟踪等领域。通过优化变换参数，增强多光谱图像融合效果。 红外与可见光图像配准算法的MATLAB版代码提供了一种有效的方法来对齐不同波长下的图像数据，这对于许多应用领域来说是非常重要的，例如在夜间或低光照条件下进行目标识别、监控以及遥感等任务中发挥关键作用。该方法通过精确地匹配同一场景下获取的不同类型的光学图像（红外和可见光），能够显著提高后续分析的准确性和可靠性。
     
  • 基于对齐度及互信息的红外与可见光图像配准
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    本研究提出了一种结合对齐度和互信息的算法，有效提升了红外与可见光图像间的配准精度，为多光谱图像融合提供了新的技术路径。 本段落提出了一种结合边缘对齐度与互信息的图像配准方法，针对红外与可见光图像的特点进行了优化。首先利用小波变换进行边缘检测以获得红外及可见光图像的边缘图，并通过自适应加权平均归一化互信息和对齐度的方式创建新的相似性测度函数。最后依据该相似性测度函数极值计算，获取待配准图像间的转换参数。实验结果显示，此方法能够缩短配准所需的时间并提高精确性和鲁棒性。 随着传感器技术的进步，不同类型的传感器在成像过程中展现了各自的物理特性。因此，在数据提取和分析中综合运用多源传感器的图像变得日益重要。特别是在利用红外与可见光图像进行信息处理之前，必须确保这些图像在几何位置及灰度值上达到精确配准状态。 红外与可见光之间的图像配准是一项关键任务，旨在实现对两种不同成像方式获取的数据的有效融合和分析。
     
  • 基于Matlab的红外与可见光图像融合算法.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB实现的红外和可见光图像融合方法，旨在提升夜间视觉效果。包含源代码及实验说明文档，适用于科研和学习。 在项目进行过程中，我花费了大量时间整理并对比近五年内发表的英文论文中的红外与可见光图像融合算法。这些新算法均包含Matlab代码及原英文论文引用。其中STO算法对应的是2016年的一篇相关论文（参考编号3）。
     
  • 基于NSST算法的红外与可见光图像融合（Matlab）
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    本文介绍了基于NSST算法在MATLAB环境下实现的红外与可见光图像融合技术，通过该方法能够有效提升夜间视觉系统的性能。 非下采样剪切波算法（NSST），包含多组测试的红外与可见光图像（灰度图像）以及相应的质量评价指标，可以直接进行调试。
     
  • 红外和可见光图像的配准算法
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    本研究探讨了一种创新的红外与可见光图像配准技术，旨在提高不同成像模式间的精确对齐能力。该方法通过优化特征匹配及增强变换模型，有效解决光照变化、尺度差异等挑战，广泛应用于目标识别和跟踪领域。 一种基于斜率一致性的配准方法能够有效地提取并匹配红外与可见光图像的特征点，实现两幅图像的精确配准。
     
  • 基于MATLAB的红外与可见光图像配准算法代码
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    本代码利用MATLAB实现了一种高效的红外与可见光图像配准算法，旨在提高多光谱图像融合的质量和效率。 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；然后利用SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，并根据正确的匹配点对之间斜率一致性进行特征点匹配；最后采用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。该方法的资源包括MATLAB版本代码，其中main.m是主函数，包含测试图片用于验证算法效果。此研究涉及红外和可见光图像配准及融合技术，并使用了MATLAB进行开发与实验。
     
  • 基于MATLAB的红外与可见光图像配准算法及代码
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    本项目基于MATLAB开发，旨在研究和实现一种有效的红外与可见光图像配准算法。通过该算法可以精确地对齐两种不同光谱范围内的图像，增强目标检测与识别能力。项目附带详细源代码以供学习参考。 程序完全可以运行，只需执行main.m文件即可。该程序不仅包含配准代码还有融合的代码，效果还算可以，适合用来进行对比实验。如果需要融合其他图像，只需将源图像粘贴到Image文件夹中（确保新图像分辨率接近现有图像，并保持格式一致或修改相应代码）。
     
  • 基于MATLAB的红外与可见光图像配准算法及代码
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    本研究提出了一种利用MATLAB开发的创新性算法，专注于实现红外与可见光图像的精确配准。通过优化图像处理技术，该方法显著提升了多光谱图像融合的质量和效率，并提供了相应的源代码供学术界参考使用。 为了解决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，我们提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先利用数学形态学技术分别从红外图象和可见光图象中提取边缘信息，并生成粗略边缘图；随后采用SURF算法来识别这两幅边缘图中的关键点位置，在正确的对应点对之间应用斜率一致性原则进行特征匹配；最后通过最小二乘法计算仿射变换模型的参数，从而实现两图像之间的精确配准。该方法已用MATLAB编程实现，并包含测试图片和主函数main.m文件。
     
  • 可见光与红外光图像的配准.zip
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    本资源提供了一种将可见光和红外光图像进行精确对齐的方法和技术，适用于遥感、监控及医学影像分析等领域。 这段文字描述了一个关于图像配准的算法，该算法用于匹配可见光和红外光两种模态的图像，并且使用Matlab进行编写。
     
  • 基于MATLAB的红外与可见光图像配准算法及代码实现_配准红外_
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    本文提出了一种基于MATLAB平台的创新性方法，专注于红外和可见光图像的精确配准。通过详细阐述此技术及其实际代码应用，为热成像分析提供有力工具。 使用MATLAB对红外图像和可见光图像进行配准。