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【YX】基于SIFT红外光和可见光配准的相关MATLAB代码示例,包括SDEO配准误差、WOA配准

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发表于 2024-5-5 17:43:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
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基于SIFT红外光和可见光配准的相关MATLAB代码示例,包括SDEO配准误差、WOA配准:
1.读取图像:从文件中读取红外光和可见光图像。
2.特征提取:使用 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法从两幅图像中提取特征点和特征描述子。这些特征点和描述子可以用来描述图像中的关键信息,而且对于尺度和旋转变换具有不变性。
3.特征匹配:使用基于 FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)的匹配器,将红外光图像的特征描述子与可见光图像的特征描述子进行匹配,以找到它们之间的对应关系。
4.计算配准误差:遍历所有的匹配点对,计算它们之间的误差。这里使用了三种不同的误差度量方式:
  ●SDEO_error:简单差的欧式距离之和。
  ●WOA_error:平方和再开方,即欧式距离。
  ●RMSE_error:均方根误差,是欧式距离的均值的平方根。

打印结果:将计算得到的配准误差输出到命令窗口。

代码可以用于图像配准应用中,比如医学影像处理、遥感图像处理等领域,用于将不同传感器获得的图像对齐,以便进行后续的分析和处理。

文件列表:
sift_registration.m
infrared_image.jpg
visible_image.jpg

基于SIFT红外光和可见光配准的相关MATLAB代码示例,包括SDEO配准误差、WOA配准误差和.rar (17.73 KB, 下载次数: 0, 售价: 200 积分)


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