从热数据中提取温度信息

Question

我具有相同对象的热图图像和普通图像。与热图图像相比，正常图像会稍微移位。

现在，我想覆盖两个图像，但是为了这样做，我的最初方法是根据在线博客上的各种建议进行某种仿射变换。为此，假设我有两个不同的颜色图，则要进行边缘检测。所以现在我的图像如下：

但是，我不知道如何从这里开始。我应该如何进行？

Answer 1

这是一个具有挑战性的匹配问题，因为热图像太模糊了。

匹配边缘似乎是一个好主意，但我无法使其正常工作。

我想到使用某种轮廓匹配，例如following OpenCV示例。

似乎太困难了，所以我尝试使用内置的MATLAB函数imregcorr查找解决方案。仅当在每个轴上将图像调整大小为0.25时才找到该转换有效（因此结果不是“像素精确的”）。

该解决方案使用以下阶段：

• 裁剪图像的相关部分。
• 将图像缩小（下采样）大小调整为0.25。
• 通过减去均值并除以STD来归一化图像。归一化操作用于消除增益和偏移差异。
• 使用imregcorr查找几何变换估计，并对热图像进行变换（类似于imregcorr文档中的示例）。

这里是MATLAB代码：

% Read images and convert to Grayscale
I1 = rgb2gray(imread('IR.png'));
I2 = rgb2gray(imread('vis.png'));

% Crop the relevant part
I1 = I1(27:320, 67:400);
I2 = I2(27:320, 67:400);

% Resize images by a factor of 0.25 (original IR image is too blurry)
I1 = imresize(I1, 0.25);
I2 = imresize(I2, 0.25);

% Normalize images - subtract mean and divide by STD 
I1 = (double(I1) - mean2(I1)) / std2(I1) + 0.5;
I2 = (double(I2) - mean2(I2)) / std2(I2) + 0.5;

% Estimate the transformation needed to align the images using imregcorr.
tformEstimate = imregcorr(I1, I2, 'rigid');

% Apply estimated geometric transform to the I1 image
R2 = imref2d(size(I2));
J1 = imwarp(I1, tformEstimate, 'OutputView', R2);

% View I2 (VIS image) and warp I1 (warped IR image) side by side.
figure;imshowpair(I2, J1, 'montage')

注意：解决方案不是很可靠-我不得不尝试不同的参数，直到获得看起来像是正确转换的结果。

结果：

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更新：

我在MATLAB File Exchange中找到了一个解决方案：Efficient subpixel image registration by cross-correlation

看起来好像正在工作（我不知道它是否健壮）。