最近在做红外图像和可见光图像的配准算法,在查阅许多论文和复现代码后,通过对比发现基于canny边缘检测和特征检测的配准方法效果最好,在这里记录下方法的思想,流程以及我自己的复现代码和结果供大家参考。 一:配准思想 针对红外与可见光图像系统配准过程中受成像原理影响, 造成图像差异大、特征点难以配准的问题,可以提取红外和可见光异源图像中稳定性较好的边缘轮廓。 对预处理后的图像上使用 Canny算法提取
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2024-03-05 11:03:22
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前边讲到前景检测后形态学处理,滤除大部分孤立噪点,并且能够将距离相近,属于同一目标的区域连接在一起。 在进行形态学处理后,二值图上分布着为数不多的亮点连通区域。在我们的思维里,每个连通区域隶属于同一个目标,但是计算机并不知道,在计算机眼里,它依然是一幅图像,是一个规则的二维矩阵,是分布着黑点亮点的二维矩阵。连通区域的标记将每团亮点标记为一个目标,暂时有两种方式可以考虑:opencv查找轮廓函数vo
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2024-04-08 18:29:21
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红外测温仪,一种多功能用途的测温设备,能够有效测试人体体温,周边环境温度和物体温度,最重要的是能够在不接触患者的情况下,对患者进行测温,这样能够降低医护人员本身被患者的传染可能性,并且由于近年来新冠疫情的滞留,全球对于这次的疫情倍感重视,那么能够不接触人员,对其测温,以初步监测人员是否安全才是重中之重。目前红外测温仪方案受疫情刺激,市面上已经有很多种的方案,所使用的芯片和传感器都不一样。而我司是用
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2024-04-21 09:06:16
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摘要本文提出了一种结合亮度域和残差学习技术的卷积神经网络热图像增强方法,提高了增强性能和收敛速度。通常,训练域使用与目标图像相同的域;然而,我们评估了几个域,以确定最适合网络的域。在分析中,我们首先比较了分别由基于颜色和对齐红外图像的相应区域训练的网络的性能,包括热光谱、远光谱和近光谱。然后,评估四个基于RGB的区域,即灰度、亮度、强度和亮度。最后,通过考虑残差域和亮度域来确定所提出的网络结构。分
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2023-12-07 22:32:46
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1.读写图像#include <iostream>
#include <string>
#include <sstream>
//OpenCV提供的跨平台I/O函数core和highgui
//core用于基本的图像数据处理,包含基本类,比如矩阵
//highgui包含读函数、写函数以及用图形界面显示图像的函数
#include "opencv2/core.hp
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2024-03-30 17:31:07
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本文参考知乎上一位大神 “冲上云霄” 的文章 融合算法一—TIF 作者在知乎上详细介绍了近年来常见的十几种融合算法,很有参考意义。 另外,知乎上 张星辰 对融合算法的整理,以及提出来的参考标准 VIFB: 一个可见光与红外图像融合Benchmark 可以多了解一下。1 算法的核心思想根据介绍,TIF算法是将图像分成基础层和细节层,之后再按加权相加。 基础层,就是将图像进行均值滤波(文中用的是35)
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2024-05-09 09:06:38
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主要完成两个视频中火焰的检测,主要结合RGB判据和HIS判据,设定合适的阈值条件,检测出火焰对应像素的区域,将原图二值化,经过中值滤波以及数学形态学的膨胀运算等图像处理,消除一些噪声及离散点,连通一些遗漏的区域。基于OpenCV的开源库,在VS2013平台上,实现了两个视频中火焰的检测。利用OpenCV有强大的图像处理库,直接将图像分离为RGB三通道,设置条件限制,找到火焰的像素位置,将原
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2024-06-12 09:10:28
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写在前面 本题来自于哈工大自动化专业大四课程数字图像处理的实验1,需要自己编写程序实现OpenCV中求解单应性矩阵的函数findHomography以及实现单应性变换的函数warpPerspective。本文包含整个工程的全部源码,仅供学习交流使用。2022.04.22补充:为了防止通篇照搬,且出于对老师
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2024-03-21 10:36:34
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彩色图像#include <iostream>
#include <Kinect.h>
#include <opencv2\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
IKinectSensor * mySensor = nullpt
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2024-03-28 16:10:05
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一些红外图像展示 MWIR640图像(制冷MCT,中波红外,分辨率640*512)Digital Detail Enhancement (DDE) ----FLIR 数字细节增强前言:一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别。这对安全和监视系统有很大意义。因为用户想知道多远还能“看见”或检测到诸如人或车辆之类的物体。但在实践中,很难检测到目标,即便目标在红外系统的理论范围中。一个经常被忽视的因素
一坑未平,一坑又起。前阵子研究的Ocr检测+识别算法算是告一段落。整体来说目前相关算法效果算是不错的了,通用于身份证通行证等各类证件识别,车票识别,彩票,发票等各类票据识别,车牌识别,温度仪表盘等。 接下来即将进行的工作是图像去去除雨滴,去雾,去除噪声,去尘土和去模糊等都是这一类的,图像复原(低级图像处理/视觉任务)。采用生成对抗网络和感知损失
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2024-04-05 21:58:40
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近红外人脸定位与活体检测通过深度相机的红外图进行人脸位置定位,传给深度图进行活体检测 注:利用rgb传来的位置对应到深度图上偏差过大,直接利用深度相机产生的红外图像进行人脸位置的确定更加精准。运行dlib_test.cpp#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <dlib/gui_widg
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2024-07-19 21:43:24
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题目(实验/理论)平面标志物的视觉跟踪,要求:选择一个标志物,可以是人工标志物,也可以是自然标志物;实现和实验二相同的效果。用手机或摄像头拍摄标志物的影像,建议读取视频流中的影像;写一个视觉算法获得标志物与相机的相对位姿;测量算法的帧率;添加虚拟物体;算法自己完成,不得使用ARCore/easyAR等现成SDK。可以使用opencv中自带的函数。 注:使用OpenCV/OpenGL来实现一些滤波、
在为大家介绍红外摄像机的功率究竟有多大之前先让大家了解下什么是红外摄像机的概念。 什么是红外摄像机人的眼睛能看到的可见光按波长从长到短依次为红、橙、黄、绿、青、蓝、紫。比紫光波长更短的光叫紫外线;比红光波长更长的光叫红外线,人的肉眼是看不到红外线的。因为数码摄像机用CCD感应所有光线这就造成所拍摄影像和我们肉眼只看到可见光所产生的影像很不同。为了解决这个问题,数码摄像机在
???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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目录1. 目标2. 理论3. 查找直方图3.1. OpenCV 中的直方图计算2. Numpy 的直方图计算4. 绘制直方图4.1. 使用 Matplotlib5. 代码5.1 BGR三通道灰度直方图5.2 灰度通道直方图5.3 mask操作 国际惯例:Histograms - 1 : Find, Plot, Analyze !!!Learn the basics of his
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2024-05-12 12:05:48
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1 为什么要去坏点严重影响成像质量! 因为我们显示时,灰度值会进行压缩,比如坏点的灰度值为10000而其他值都在2000左右,带来的后果就是整体图像偏暗。2 目前硬件上的去坏点做法先整帧检测坏点,判断并标记坏点,直接用整帧均值进行坏点替换先整帧检测坏点,判断并标记坏点,利用图像的四邻域均值进行坏点替换先整帧检测坏点,判断并标记坏点,利用图像的八邻域均值进行坏点替换考虑速度和质量的影响,一般
FusionGAN:一种生成式红外与可见光图像融合对抗网络FusionGAN:一种生成式红外与可见光图像融合对抗网络简要介绍损失函数网络架构训练细节实验应用于融合不同分辨率的图像(低分辨率红外图像和高分辨率可见光图像)总结 FusionGAN:一种生成式红外与可见光图像融合对抗网络简要介绍生成器:生成具有较大红外强度和附加可见梯度的融合图。鉴别器:强制融合图有更多可见图中的纹理。特点:端到端。还
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2024-04-06 10:49:31
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前言 最近学51单片机学习到红外遥控解码与发送部分,开发板的相关教程只有NEC协议的解码,基本的解码套路是1838接收头输出管脚接单片机外部中断0,当接收到红外信号时产生下降沿触发中断,在中断函数中先延时9ms判断电平再延时4.5ms判断电平,从而跳过引导码;再分别延时560us、1690us左右不等的时间判断电平来解码“0”或“1”,直到结束;红外发送思路就是根据NEC协议及红外码值的二进制码
下面我分为7步来介绍我的实现步骤以及中途可能遇到的bug和解决方案1.硬件这是淘宝上买的二手货,只要300多,用起来没什么问题,你可以先在windows下用它的sdk测试以下相机有没有什么问题左边的圆孔为红外发射器,中间的圆孔是普通rgb相机,右边圆孔为红外相机。普通相机是用来获取彩图的,红外相机根据红外发射器发出的结构光来产生深度图,我们仅仅根据从相机上获取的彩图和深度图来做vslam。2.软件