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
红外图像处理一般区别于普通可见光的红外处理算法，虽然种类和流程接近，但是具体时间是要有不少的区别的。红外图像一般由于成像芯片的制作工艺问题产生分均匀现象，具体就是指相同输入产生不同的输出。零输入情况下的dark current不同 ，在cmos可见光中的现象会好一些 ，可见光一般通过单点矫正就可以消除的差不多，但是红外图像需要进行两点矫正配合单点矫正。这也是一般的红外机芯存在挡片，而现
原创
2014-01-13 22:46:19
2069阅读
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
摘要：针对红外图象对比度差，噪声较大的缺点，提出一种基于二维离散小波变换的红外图象去噪方法。对红外图象进行离散小波变换后，使用一种新型的阈值函数去噪，其阈值表达式简单且连续，既克服了硬阈值函数不连续的缺点，又克服了软阈值函数中估计小波系数与含噪小波系数间存在很顶偏差的缺陷。并在去噪的基础上对图像进一步做了增强，使用了一种基于离散平稳小波变换增强红外图像局部对比度的非线性增益算法，分别对去噪后的各个
红外图像成像特点：由于红外图像是通过“测量”物体向外辐射的热量而获得的，故与可将光图像相比：分辨率差对比度低信噪比低视觉效果模糊灰度分布与目标反射特征无线性关系局部不变特征目前绝大多数景物匹配算法提取的都是全局不变特征，它能很好解决同一目标的一致性判决问题，但很难消除图像的成像畸变。当图像之间的成像畸变很复杂时，利用全局信息进行匹配非常困难，特别是存在局部遮挡时，全图特征会随之变化。基于以上特点，
【红外DDE算法】数字细节增强算法的缘由与效果（我对FLIR文档详解） 1. 为什么红外系统中图像大多是14bit（甚至更高）？一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别，以及其对最小等效温差指标。首先是探测的范围，就是常说的动态范围，意思是探测器能够检测到温度红外信号的范围。然后是最小等效温差，意思是探测器能够检测到的最小温度差。这就好比一把尺子，有两个重要指标。第一，就是尺子的量程，
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）
人脸识别技术有静态和动态人脸识别之分，也有2D和3D人脸识别之分，还有可见光和红外光人脸识别之分。其中红外人脸识别和3D人脸识别的结构光人脸识别的媒介是红外光。那么，由畅视智能与大家分享红外人脸识别和3D结构光人脸识别有什么区别？红外人脸识别组件是由红外泛光灯与IR摄像头组成，输出一张红外IR图，通过红外泛光灯，可以在黑暗中成像红外图，因此其适用范围远大于普通的RGB摄像头，并且不容易被自然光环境
图像工程：红外图像增强大纲：1.红外图像增强研究背景和意义2.红外图像增强经典算法1-红外图像增强研究背景和意义1.1研究背景红外图像是红外技术与成像技术结合的产物。人类感知只限于电磁波谱的可见光波段，对于全部电磁波谱上其它不可见光，如γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波等，人类的视觉则无法感知。然而科学技术的发展使得成像技术与设备可以覆盖几乎全部电磁波谱，从γ射线到无线电波，将人类不可见的射线转
一、图像文件的读写1.colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中%colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中
RGB=imread('drum.bmp') %图像读入
I=rgb2gray(RGB); %把RGB图像转化为灰度图像
h=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1];
I2=filter2(h,I); %使用指定的滤波器h对I进行滤波，结果保存在I2中
i
一、前言图像配准是一种图像处理技术，用于将多个场景对齐到单个集成图像中。在这篇文章中，我将讨论如何在可见光及其相应的热图像上应用图像配准。在继续该过程之前，让我们看看什么是热图像及其属性。二、热红外数据介绍热图像本质上通常是灰度图像：黑色物体是冷的，白色物体是热的，灰色的深度表示两者之间的差异。 然而，一些热像仪会为图像添加颜色，以帮助用户识别不同温度下的物体。 图1 左图为可见光；有图
Investigation of uncooled infrared imagery for face recognition (用于人脸识别的非制冷红外成像研究) Investigation of uncooled infrared imagery for face recognition (用于人脸识别的非制冷红外成像研究)Diogo C. Pereira[1] Monique P.
基于ORB_SLAM2的可见光结合红外的定位及建图一、论文题目：《Visual Search Based Indoor Localization in Low Light via RGB-D Camera》作者：Yali Zheng, Peipei Luo, ShinanChen, Jiasheng Hao, Hong Cheng适应场景：低光照条件下室内场景解决问题：1）移动平台上的室内定位问题
2参考文献：Dynamic-range compression and contrast enhancement in infrared imaging systems对比度增强（CE）和动态范围压缩（DRC）技术 对比度增强技术广泛应用于图像处理中，该技术可以被划分为两类：基于非锐化掩码（unsharp mask）的方法和基于直方图均衡化（hi
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
题目：红外云图的无监督分割算法 题目：红外云图的无监督分割算法摘要：关键字：1.简介2.数据集2.1红外图像2.2特征向量3.方法3.1高斯混合模型3.2 k-均值3.3马尔可夫随机场3.3.1迭代条件模式3.3.2模拟退火4 J统计量5.结果与讨论6.结论title：unsupervised segmentation algorithms for infrared cloud imagesABS
Python 是全世界最受欢迎的程序语言之一(world’s most popular ) 。如果不特别说明，你可能每天在使用Python 写成的软件而不知道。像许多著名的公司跟组织如 Google, NASA, Bank of America, Disney, CERN, YouTube, Mozilla, TheGuardian，已经使用Python开发
红外图像帧间降噪 1 为什么要进行帧间降噪1.1 红外图像噪声分类1 时域噪声 2 空域噪声 先谈时间噪声。顾名思义，随着时间变化也会发生变化的噪声即时域噪声。也就是随着图像的帧数的增加，图像中的目标可能会产生模糊或者拖影的情况，如何滤除这个拖尾和模糊的情况也就是我们要如何去除时域噪声。1.2 去除时域噪声的优点如前所述，要滤除时域上的噪声我们就需要做运动检测，检测运动
《优秀的IC/FPGA开源项目》是新开的系列，旨在介绍单一项目，会比《优秀的 Verilog/FPGA开源项目》内容介绍更加详细，包括但不限于综合、上板测试等。两者相辅相成，互补互充~演示伪红外图像处理。介绍红外摄像机因为对可见光不敏感，所以在一些特殊行业应用越来越广泛。红外摄像机甚至可以透过太阳镜看到人眼，并且摄像机图像不受白天或夜晚的影响，并且几乎没有环境光。因为真正的红外sensor价格比
