摘 要： 红外与可见光图像融合是异类传感器信息融合的重要分支,在军事、遥感等领域有着重要的研究意义。本文从红外与可见光图像的特点出发,介绍了两种图像融合的现状,归纳了常用的基于多尺度分析的图像融合方法,简要阐述了红外与可见光图像融合规则和评价指标,为多尺度分析技术在图像融合领域的发展提供了清晰的方向。引 言：图像融合旨在结合不
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2024-01-08 13:19:13
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文章目录1. 基于多尺度变换的方法1.1 金字塔变换1.1.1 拉普拉斯金字塔变换LP1.1.2 对比度金字塔CP1.2 小波变换1.2.1 离散小波变换DWT1.2.2 双树复小波变换DTCWT1.2.3 曲波变换CVT1.2.4 非下采样轮廓波变换NSCT1.2.5 非下采样剪切波变换NSST1.3 基于边缘保持滤波器2.基于稀疏表示的方法2.1 构造过完备字典2.2 对参数进行稀疏编码3.
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2024-05-13 10:18:02
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???本文目录如下：????1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述随着红外成像技术快速发展，红外目标识别系统在导弹精确制导、夜间导航等方面发挥着越来越重要的作用。红外小目标识别算法是红外成像检测系统的核心之一。红外小目标信噪比低，往往淹没于自然背景和系统噪声之中，如何快速、精确地识别红外小目标非常重要。红外与可见光图像融合的目标是获得具有完整场景表达能力
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2024-04-30 02:37:03
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1 介绍 近红外脑成像设备是一种通过检测脑内近红外光反射和散射信号的设备，用于研究脑功能和神经方面的信息。这些设备通常使用光电探测器捕获从头皮下发出的近红外光，然后利用像差成像技术将脑内活动映射成三维影像。2 原理 &nbs
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2024-10-05 11:35:56
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已更新Github地址。若觉得有用，欢迎使用、引用和进一步联系交流。谢谢！----一、背景介绍 可见光与红外图像融合（Visible and infrared image fusion）是图像融合领域的一个分支。其在很多领域都有应用，例如可见光与红外图像融合跟踪（RGB-T tracking）、人脸识别、人耳识别、SLAM、国防领域。因此，多年以来，一直是比较活跃的研究领域。 从方
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2024-09-03 20:13:01
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# 基于PyTorch框架的红外与可见光图像融合
## 引言
随着科学技术的快速发展，红外与可见光图像融合技术在多种应用场景中显得尤为重要，例如监控、遥感和无人机图像处理等。这种技术能够将不同来源的信息结合，通过提取有用特征，从而提高图像的可视化质量和信息量。在本文中，我们将探讨如何利用PyTorch框架实现红外与可见光图像的融合，并提供相关代码示例。
## 1 图像融合概述
图像融合是一
原创
2024-10-21 04:27:03
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我购买的是这个模块：6.45元/个先解释一下这个模块的原理：人体红外线感应模块工作原理一、红外光谱 人们肉眼看得见的光线叫可见光，可见光的波长为380～750nm。可见光的波长从短到长依次排序是紫光→蓝光→青光→绿光→黄光→橙光→红光。波长比红光更长的光，叫做红外光，或叫做红外线（红外）。红外光是人们无法用肉眼看见的光线。民 部分光线的波长分布如下： 紫光（O.40～0.43μm）；蓝光
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2024-04-24 18:48:53
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热红外、可见光图像配准融合使用DJI M300RTK配备H20T云台相机进行光伏面板表面缺陷自动化检测。 H20T云台相机配备一个2000w变焦镜头、一个1200w广角镜头、一个30w红外热成像镜头、一个激光测距传感器。 为了对更好地进行数据分析，需要首先把红外图像和可见光图像进行对齐。考虑两图像视角差异较小，首先采用的方法是手动计算（也就是手动数像素/(ㄒoㄒ)/~~）两图像的尺度因子和偏移进行
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2024-02-04 22:18:14
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# 利用PyTorch将可见光图像转换为红外图像
## 引言
随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉领域的各种应用场景逐渐涌现，其中图像转化是一个重要的研究方向。本文将介绍如何使用PyTorch将可见光图像转换为红外图像。这一技术可以应用于安防监控、环境监测及自动驾驶等领域。
## 可见光与红外图像的区别
可见光图像是人眼能感知的光谱范围内的图像，而红外图像则是波长较长的光线，通常人眼无法
# 红外与可见光融合——Python入门指南
## 引言
在现代科学技术的发展中，红外线和可见光的融合应用广泛，尤其在遥感、安防监控、生物医学成像等领域。红外成像技术能够捕捉到可见光无法识别的热量信息，而可见光成像则提供了更高的空间分辨率。通过将两者相结合，能够创建更为精确和全面的图像。
在本文中，我们将深入探讨红外与可见光的融合技术，使用Python来进行简单的图像处理。我们将通过实例展示
原创
2024-09-04 04:15:15
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An infrared and visible image fusion method based on multi-scale transformation and norm optimization引言方法论预融合图像的生成基于MDLatLRR的图像分解基础层与细节层的图像融合基础层细节层逆变换总结对于红外可见光图像融合的思考 论文： An infrared and visible ima
Abstract红外图像可以根据辐射差异区分目标和背景，可以全天候工作；相反，可见光图像能提供高空间分辨率下的纹理细节。所以我们可以将红外线中的热辐射信息和可见光中的详细的纹理信息融合到一张图片中。在这里，我们全面调查了关于红外线可见光图像融合的现存方法和应用。首先，细致回顾红外线可见光图像融合的方法,同时图像配准作为图像融合的前置要求将被简短的介绍。第二，我们概括了一下红外线可见光图像融合的主要
?模型讲解[论文解读] 在本文中，作者提出了一种针对红外和可见光图像融合问题的新型深度学习体系结构。与传统的卷积网络相比，编码网络与卷积层，融合层和密集块相结合，其中每一层的输出彼此相连。 作者尝试使用此体系结构在编码过程中从源图像中获取更多有用的feature，并设计了两个融合层（融合策略）以融合feature。 最后，通过解码器重建融合图像。与现有融合方法相比，该融合方法在客观和
Cross-Modality Image Matching Network With Modality-Invariant Feature Representation for Airborne-Ground Thermal Infrared and Visible Datasets机载-地面热红外和可见光数据集的具有模态不变特征表示的跨模态图像匹配网络武汉大学 IEEE TRANSACTIONS
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2024-04-26 11:03:08
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植被跟太阳辐射的相互关系有别于其他物质，如裸土、水体等，比如植被的“红边”现象，即在<700nm附近强吸收，>700nm高反射。很多因素影响植被对太阳辐射的吸收和反射，包括波长、水分含量、色素、养分、碳等。研究植被的波长范围一般为400 nm to 2500 nm，这也是传感器设计选择的波长范围。这个波长范围可分为以下四个部分：可见光（Visible）：400 nm to 700 nm
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2023-12-29 18:40:53
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随着红外光谱应用范围的扩大，几乎每一个实验室都会配有红外光谱，所以，精心整整理了红外吸收光谱图解析实例，希望对你在红外吸收光谱的解析上有所帮助。利用红外吸收光谱进行有机化合物定性分析可分为两个方面：一是官能团定性分析，主要依据红外吸收光谱的特征频率来鉴别含有哪些官能团，以确定未知化合物的类别； 二是结构分析，即利用红外吸收光谱提供的信息，结合未知物的各种性质和其它结构分析手段(如紫外吸收光谱、核磁
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2023-08-02 21:32:27
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DenseFuse：一种红外图像和可见图像的融合方法摘要：一种解决红外图像和可见图像融合的新型的深度学习框架。导言过去的方法：评价：本文方法：提出的融合方法训练融合层策略加法策略l1-norm策略others： 摘要：一种解决红外图像和可见图像融合的新型的深度学习框架。编码层（得到更多有用的特征）卷积神经网络层密集块（每层的输出都与其他每层相连）融合层解码器（重建图像）导言红外图像可以根据辐射差
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2024-01-21 02:08:27
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写在前面红外光谱法Infrared Spectrometry，IR说到分子光谱法就不得不提紫外可见分光光度法和红外光谱法，前一篇 【必看宝典】史上最全紫外学习贴 ， 我们已经详细地介绍了紫外可见分光光度法，今天咱们再具体说一说红外光谱法以及红外光谱图解析的基础知识。谱图解析基本知识1、基团频率区中红外光谱区可分成4000cm-1~1300(1800)cm-1和1800(1300)cm-1~600c
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2023-12-21 09:32:11
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摘要 对于非平面场景可见光-红外视频配准是视觉监控的一个新领域。它使用两种光谱信息的结合来更好的行人检测和分割。这里，提出一个新的用于非平面场景的可见光和红外配准的在线框架，这个框架包括前景分割、特征匹配、修正和差异计算。提出的方法基于稀疏轮廓点相关性。这个框架的关键想法是在视频的开始移除错误的区域和用于非平面场景的配准方法。1. 介绍 红外和可见光(TIR-Vis)视频内容配准问题是计算
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2024-04-08 20:56:17
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红外/可见光图像配准融合 根据文献【1】，对于平行光轴的红外可见光双目配置进行图像配准，主要的限制是图像配准只是对特定的目标距离（Dtarget）有效。配准误差 x（以像素单位）的数学表达式为： &n
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2023-12-04 14:20:36
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