基于MATLAB的边缘轮廓链码匹配图像配准系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现红外与可见光图像的高精度配准，通过边缘检测、轮廓分析和链码编码技术，实现多模态图像的自动特征匹配与对齐，适用于军事侦察、医疗成像等领域。

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

本项目实现了一种基于边缘轮廓链码匹配的红外与可见光图像高精度配准系统。系统通过边缘检测、轮廓提取、链码编码和形状匹配等一系列图像处理技术，自动完成红外与可见光图像的配准任务，输出配准后的融合图像及相关变换参数。

功能特性

• 多模态图像配准：专门针对红外与可见光图像的特性差异设计配准算法
• 边缘特征提取：采用Canny/Sobel等边缘检测算子提取显著边缘特征
• 轮廓分析识别：自动识别图像中的闭合轮廓区域，过滤噪声干扰
• 链码形状描述：使用链码编码技术对轮廓形状进行紧凑特征表示
• 相似性匹配：基于轮廓链码的相似度计算实现精准图像配准
• 结果可视化：提供融合图像、变换参数和质量评估等完整输出

使用方法

1. 准备输入图像：

- 红外图像：单通道灰度图像（jpg/png/bmp格式，建议分辨率不低于640×480） - 可见光图像：三通道RGB或单通道灰度图像（分辨率应与红外图像相近）

1. 设置配准参数（可选）：

- 边缘检测阈值：控制边缘提取的灵敏度 - 轮廓最小面积阈值：过滤小面积轮廓噪声 - 匹配相似度阈值：决定匹配成功的最低相似度要求

1. 运行配准程序：执行主程序开始自动配准流程

1. 查看输出结果：

- 配准后的融合图像 - 包含旋转角度、平移向量、缩放比例等信息的配准参数报告 - 配准误差指标和匹配轮廓对数量等质量评估数据 - 边缘检测、轮廓提取、链码特征等中间过程图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了图像读取与预处理、边缘特征检测、闭合轮廓区域识别、链码特征编码与匹配、空间变换参数计算、配准结果可视化以及性能评估等核心功能模块的协同工作。