【自编】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

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

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2024-5-5 17:43 上传

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