???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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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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文章目录前言opencv中的一个方法泊松融合图像梯度图像散度融合图像散度通过散度场进行图像重建泊松融合的一般逻辑 前言最近碰到一个项目上的难题，是要从电动显微镜对焦的多张图像进行融合。因为，显微镜物镜的景深范围较小，可能在同一视野中有多个需要拍摄的物体位于不同的景深范围内，所以想通过图像的融合，将不同景深上的多张图像进行融合，从而把这些物体都在同一张图像中对用户进行展示。opencv中的一个方法
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2024-01-03 22:56:41
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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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opencv图像融合
原创
2024-06-12 12:12:08
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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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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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一、背景有关高斯金字塔、拉普拉斯金字塔的相关背景知识可以参考OpenCV之图像金字塔与图像融合二、图像融合图像金字塔一个典型的应用就是图像融合。图像融合的实现步骤为：读入两幅大小相同的图像 img1 img2；构建 img1 img2的 高斯金字塔，层数根据需要设定（本实验为7层）；根据高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的关系，推出拉普拉斯金字塔的Li（也为7层，第一层大小和原图相同）；在拉普拉斯图层的每
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2024-04-25 21:01:12
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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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目录介绍算法结果总结参考 介绍 如今，各大美图软件基本是大家手机里的必备APP。各家的美颜算法应该也都是在现有文献的基础上经过各种优化和调参得到的结果，在这个领域，有大名鼎鼎三大边缘保持滤波器。双边滤波，加权最小二乘滤波和导向滤波，当然还有很多别的。在美颜方面，几个滤波器的作用基本就是保持图像中明显的边缘，滤掉不明显的噪声。这个噪声在这里指的就是雀斑，皱纹，豆豆之类的，滤波也就是磨皮。至于怎么
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2024-03-29 09:04:19
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图像特效 ## 图像融合 图像融合，即按照一定的比例将俩张图片融合在一起。 执行这样的融合需要用到opencv提供的如下api：cv.addWeighted(图像1,权重1,图像2,权重2,叠加之后的像素偏移值)
注意:
进行叠加的两张图片宽高应该相同
叠加之后的像素偏移值如果填的话不要填太大,超过255会导致图像偏白示例代码：import cv2
itheima = cv2.i
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2024-03-25 19:40:24
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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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import cv2 as cv# 读取图片bg = cv.imread("test_images/background.jpg", cv.IMREAD_COLOR)fg = cv.imread
原创
2022-11-01 17:46:10
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# 使用 OpenCV 和 Python 融合图像：一步步走向图像处理的世界
图像融合是一种图像处理技术，通过将多幅图像的有用信息结合起来，产生一幅更具信息量和视觉效果的图像。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Python 融合图像，并提供示例代码来帮助大家理解。
## 1. 理解图像融合
图像融合通常用于多个场景中，例如卫星影像处理、医学成像和计算机视觉等。在处理图像时，常常需要将多种
实验目的输入两张人脸图像，根据Image Morphing的方法完成中间 11 帧的差值，得到一张人脸渐变的动图。实验原理Cross-Dissolve 交叉融合，对两张图片每个像素点按一定的比例进行混合， 公式：Imagehalfway = (1-t) * Image1 + t * image2 但这种方法只适合图像对齐的情况，对于没有对齐的情况，可以采用局部变形的思想，先根据特征点划分出局部图像
流程：1。在List.txt文件中读出图像文件名（便于前面的视频选图接力）（其中的文件名请按从左到右顺序排好，程序中不作检测，否则出错）2。检测每个图的特征点3。两两匹配4。并记录两两的单应矩阵5。从右到左变换请准备好 2 至 8 个右边有部分重合的图。main函数： int main ()
{
/* 特征点的提取与匹配 */
vector<string> image_
因为现在在做的项目里牵涉到图像分割，这两天一直在找各种资料。终于可以更新了！先补充点基础知识：数字图像的质量取决于层次（Hierarchy）、对比度、清晰度。层次越多视觉效果就越好。对比度=最大亮度/最小亮度。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分一般称为目标或前景。这就是图像分割的意义啦！概念：图像分割就是指根据图像的灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不
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2024-09-05 13:16:19
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