malab的红外与可见光图像配准完整代码

（MATLAB版代码）红外与可见光图像配准算法

本文提出了一种基于互信息及蚁群算法实现红外与可见光图像配准的方法。论文从对多模态图像配准的认识入门,介绍了基于互信息的图像配准方法,分析总结了多种配准算法的优缺点。研究了基本蚁群算法的原理和工作流程,及其发展现状;并针对红外与可见光的二维图像设计了一种基于最大互信息与蚁群算法相结合的配准算法。采用互信息配准模型,以图像的灰度统计信息为配准依据,用蚁群算法搜索图像间的最优变换参数,并用最大互信息作为目标函数指导最优变换参数的搜索。又针对现有蚁群算法收敛速度慢的缺点,提出了用遗传算法与之动态融合的方法。

MATLAB开发的软件，能够使用ehanced仿射变换实现柔性的红外和可见光图像配准。内含图像与.mat数据，以及代码！放心下载

【图像融合】基于SURF算法实现红外与可见光图像配准算法附MATLAB代码

：红外与可见光图像配准作为一类重要的多传感器图像配准方法，在自动控制、机器人、遥感及 军事应用等领域发挥着重要作用。介绍了红外与可见光图像配准问题的本质及难点，从原理上总结了 大部分配准算法的基本步骤，并将现有的配准方法分为两类：基于区域的配准方法和基于特征的配准 方法。从算法的可行性角度出发，分析了几种具有代表性的配准方法及其优缺点，最后对其未来的发 展进行了展望。

程序是完全可以运行的，只需运行main.m文件即可，程序不光包括配准还有融合的代码，效果中规中矩，可以用来做对比实验，如果需要融合其他的图像，只需将找到的源图像粘贴到Image文件夹中（注意图像的分辨率应接近程序自带图像分辨率图像格式应保持一致，或者也可修改代码）

（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。 红外 可见光 图像配准 图像融合 MATLAB

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。