基于MATLAB的边缘轮廓链码匹配红外与可见光图像配准系统

资 源 简 介

本项目开发MATLAB程序，实现红外与可见光图像的自动配准。通过边缘检测与轮廓分析提取显著特征，利用链码匹配技术完成图像对齐，适用于多模态图像融合应用。

详 情 说 明

基于边缘轮廓链码匹配的红外与可见光图像配准系统

项目介绍

本项目开发了一个专门用于红外图像与可见光图像自动配准的MATLAB程序。系统采用先进的边缘轮廓分析技术，通过提取和匹配图像中的显著轮廓特征，实现跨模态图像的精确空间对齐。该系统特别适用于热成像与光学图像的融合分析，在军事侦察、安防监控、医疗诊断等领域具有重要应用价值。

功能特性

• 多尺度边缘检测：采用Canny算子进行自适应边缘提取，有效保留显著轮廓特征
• 智能轮廓分析：自动识别图像中的闭合轮廓区域，排除噪声干扰
• 链码特征描述：计算轮廓的链码描述符，构建旋转不变的特征表示
• 精确特征匹配：通过链码相似度比较，寻找最优匹配轮廓对
• 多参数空间变换：支持旋转、平移、缩放等多种变换模型估计
• 配准效果评估：提供RMSE、互信息值等多种量化评估指标
• 结果可视化：直观展示匹配过程和配准效果对比

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像

- 红外图像：单通道灰度图像（jpg/png/bmp格式） - 可见光图像：三通道RGB或单通道灰度图像（jpg/png/bmp格式） - 建议图像分辨率不低于640×480像素

1. 设置运行参数（可选）

- 边缘检测阈值：控制边缘提取的敏感度 - 匹配相似度阈值：决定匹配接受的相似度水平 - 配准方法选择：指定空间变换模型类型

1. 运行配准程序

- 执行主程序开始自动配准流程

1. 获取输出结果

- 配准后的图像对：空间对齐的红外和可见光图像 - 配准参数报告：包含变换参数的详细文本报告 - 匹配可视化结果：图形化展示匹配点和配准效果 - 配准精度指标：量化评估配准质量的数值指标

参数配置示例

% 基本参数设置 edge_threshold = 0.3; % 边缘检测阈值 similarity_threshold = 0.8; % 匹配相似度阈值 registration_method = 'affine'; % 配准方法选择

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

硬件建议

• 内存：至少8GB RAM
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 存储空间：1GB可用硬盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从图像预处理到最终配准结果输出的完整功能链。具体包括图像读取与格式统一、多尺度边缘特征检测、闭合轮廓区域提取与分析、链码描述符计算与优化、特征相似性匹配与筛选、空间变换参数估计与优化、配准图像生成与质量评估、以及结果可视化与报告生成等一系列关键操作。该文件通过模块化设计确保各处理阶段的高效衔接，为用户提供一站式的图像配准解决方案。