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

本项目利用MATLAB实现红外与可见光图像的精确配准。通过边缘检测提取显著特征，轮廓追踪获取闭合轮廓并计算链码描述，最终采用链码匹配算法寻找最优配准结果，适用于多模态图像分析。

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

本项目致力于解决红外与可见光图像之间的精确配准问题。系统采用边缘轮廓链码匹配技术，通过提取两类图像的显著边缘特征，计算轮廓的链码描述符，并基于相似度匹配寻找最优轮廓对应关系，最终估计空间变换参数实现像素级配准。该方法特别适用于多模态图像分析场景，能够有效克服因成像原理差异导致的配准困难。

功能特性

• 多模态边缘检测：采用Canny/Sobel等算子，自适应处理红外与可见光图像的边缘特征
• 智能轮廓提取：自动追踪闭合轮廓，过滤噪声干扰，保留显著结构特征
• 链码特征描述：基于 Freeman 链码技术构建轮廓的旋转不变特征描述
• 精准轮廓匹配：通过链码相似度计算实现轮廓对的稳健匹配
• 空间变换估计：根据匹配结果计算仿射变换参数（旋转、平移、缩放）
• 结果可视化分析：提供配准过程的可视化展示和精度量化评价

使用方法

基本配置

1. 准备输入图像：红外图像（单通道灰度）和可见光图像（三通道RGB），建议分辨率不低于640×480
2. 设置配准参数（可选）：边缘检测阈值、轮廓最小面积、匹配相似度阈值等

运行流程

% 运行主程序 main(); 系统将自动完成以下流程：

• 图像预处理与边缘检测
• 轮廓提取与链码计算
• 轮廓匹配与变换估计
• 图像配准与结果输出

输出结果

• 配准图像对：空间变换校准后的红外与可见光图像
• 参数报告：包含旋转角度、平移向量等变换参数的文本报告
• 可视化结果：匹配轮廓叠加图、配准误差分析图
• 精度指标：RMSE、互信息等量化评价指标

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b 或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04+，macOS 10.14+

硬件建议

• 内存：≥ 8GB RAM
• 存储空间：≥ 1GB 可用空间
• 显示器分辨率：≥ 1920×1080（用于最佳可视化效果）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包含图像读取与预处理、边缘特征检测、轮廓链码提取与描述、多模态轮廓匹配与相似度计算、空间变换参数估计与优化、图像配准变换执行，以及配准结果的可视化输出与精度评价指标生成等核心功能模块。