摘    要: 红外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,简要阐述了红外可见光图像融合规则评价指标,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
???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。红外可见光图像融合的目标是获得具有完整场景表达能力
Abstract红外图像可以根据辐射差异区分目标背景,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
已更新Github地址。若觉得有用,欢迎使用、引用进一步联系交流。谢谢!----一、背景介绍 可见光红外图像融合(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
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)/~~)两图像的尺度因子偏移进行
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.
index一. 什么是红外线二. 红外线系统的组成三. 红外发射管四. 红外遥控器发射五. 红外线接收六.数据格式七. 位定义 一. 什么是红外线人的眼睛能看到的可见光按波长从长到短排列,依次为红、橙、黄、绿、青、蓝、紫。其中红光的波长范围为0.62~0.76μm;紫光的波长范围为0.38~0.46μm。比紫光波长还短的光叫紫外线,比红光波长还长的光叫红外线.红外线遥控就是利用波长为0.76~1
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
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
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
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散射信号的设备,用于研究脑功能神经方面的信息。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
DenseFuse:一种红外图像可见图像融合方法摘要:一种解决红外图像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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 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心技术同步精进?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器     &nbsp
▼什么是远红外线太阳光线大致可分为可见光及不可见光可见光经三棱镜后会折射出紫、蓝、青、绿、黄、橙、红颜色的光线(光谱)。红光外侧的光线,在光谱中波长自0.75至1000微米的一段被称为红外光,又称红外线。红外线属于电磁波的范畴,是一种具有强热作用的电磁波。红外线的波长范围很宽,人们将不同波长范围的红外线分为近红外、中红外红外区域,相对应波长的电磁波称为近红外线、中红外线及远红外线。&nbsp
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
                    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
# 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
原创 10月前
1944阅读
最近一直在做可见光图像红外图像的配准融合研究,阅读了很多文献后发现在这一领域有很多很不错的工作都没有公开代码,因此希望写一整个系列来分享一些比较有趣的研究,并尝试复现这些论文。这篇推文要复现的论文是Huafeng Li等人的《Feature dynamic alignment and refinement for infrared-visible image fusion: Translat
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
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