DIVFusion: Darkness-free infrared and visible image fusion（DIVFusion：无暗区红外与可见光图像融合）红外与可见光图像融合是一种重要的图像增强技术，其目的是在极端环境下生成目标显著、纹理丰富的高质量融合图像。然而，现有的图像融合方法都是针对正常光照条件下的红外和可见光图像而设计的。在夜景场景中，由于可见光图像严重退化，现有方法存在纹理
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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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
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2023-12-15 14:45:21
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MLX90640 红外热成像仪测温模块简要介绍说明（1） A 型和 B 型的区别区别主要有以下几点视场角不同： A 型为 110*75° ， B 型为 55*35° ，通俗一点讲就是 A 型是广角，所以镜头矮一些，视野更宽，但对远处物体的捕捉能力更低， B 型更适于拍摄稍远的物体。精度不同： A 型的噪声比 B 型大，所以 B 型的绝对温度和灵敏度都好一些。 （2） 供电电压和数字接口M
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
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2023-10-19 08:59:41
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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
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2024-03-26 07:09:33
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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
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2024-05-21 10:39:25
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宽动态红外图像增强算法综述回顾过去带你回顾宽动态红外图像增强算法的历史进程，历来学者的一步步革命（新的算法框架提出），一步步改革（改进优化），从简单粗暴到细致全面。正所谓是：改革没有完成时，只有进行时。没有完美的算法，也没有最好的算法，只有更好更优秀的算法。展望未来以现在看90年代的算法，那时候的算法是有点粗糙，但是正是在这一点点的积累上，才有了现在较之优秀完美的算法。正所谓是：站在巨人的肩膀，我
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2023-11-01 15:28:55
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【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，
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2024-05-03 16:31:31
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# DDE红外图像增强技术及其Python实现
## 引言
随着科技的发展，红外成像技术在医学、安防、环境监测等领域得到了广泛应用。然而，由于红外图像的特点（如低对比度、噪声多等），往往需要进行处理和增强，以提取更有用的信息。DDE（Dynamic Density Equalization）是一种新兴的图像增强方法，它通过动态调整图像的密度分布，提高了图像的视觉质量。本文将介绍DDE红外图像增
1.Homer2简介Homer2是一款基于MATLAB的工具包，是fNIRS数据的分析和显示的一个常用的免费开源平台，是由来自MGH-Martinos 生物医学成像中心和匹兹堡大学的多位学者联合开发的。该工具包用于分析fNIRS 数据以获得大脑激活的估计值和地形图。Homer2中包含有丰富的处理函数可以通过GUI界面灵活选择设置处理流，从而对fNIRS 数据进行预处理。单就运动伪迹去除
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
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2024-07-08 10:28:17
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基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术贾文晶，顾桂梅，刘 丽(兰州交通大学自动化与电气工程学院，兰州 730000)摘 要：针对钢轨裂纹红外图像采集过程中产生的噪声大、对比度低的问题，以及传统直方图均衡化方法在对红外图像增强时灰度级减少和细节信息丢失等不足，提出频域增强与空域增强相结合的红外图像增强算法，以弥补传统算法在红外图像增强时
在这篇博文中，我将分享如何用 Python 实现图片的红外滤镜效果。通过这篇文章，你将能够在图片上模拟红外效果，使其展现出独特的视觉风格。接下来，我将按照“环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧、扩展应用”来展开讨论。
## 环境准备
首先，我们需要准备好实现红外滤镜效果所需的硬件与软件环境。
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows 10 或 macOS
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# 红外图像增强：让“看不见”的世界变得清晰
随着科技的发展，红外成像技术在医学、安防、夜视监控等领域得到了广泛应用。然而，红外图像常常由于成像环境的影响而变得模糊、对比度不足，难以直接用于分析。为了解决这个问题，图像增强技术应运而生，帮助我们将红外图像中的潜在信息变得更加清晰、易读。本文将通过Python代码示例，介绍如何对红外图像进行增强。
## 什么是红外图像？
红外图像是通过红外线探
pIRkey为任何计算机，笔记本电脑，平板电脑添加了一个红外遥控接收器......任何带有可以使用键盘的USB端口的计算机或设备。 这个小板滑入任何USB A端口，并显示为每日USB键盘。 板载ATSAMD21微控制器可监听IR遥控信号并将其转换为按键，鼠标移动，甚至USB串行输出。红外线是我们最喜欢的无线协议 - 无需天线，认证，配对，密码或特殊工具。 在世界各地工作，非常直观 - 每个人都有一
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2024-01-28 14:57:28
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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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# Python 图片增强入门指南
在机器学习和计算机视觉领域，图像处理起着至关重要的作用。图像增强是改善图像质量的一种技术，使得图像在特定方面变得更加突出。例如，增强对比度、亮度、去噪等。本文将带你了解如何使用 Python 进行图片增强，并在每个步骤中提供必要的代码示例。
## 流程概述
下面是实现 Python 图片增强的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-28 05:06:40
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# 红外图像增强代码实现指南
在图像处理领域，红外图像增强是一项重要的技术，它可以帮助提高红外图像的质量和可识别性。如果你刚踏入这个领域，本文将为你提供一个清晰的流程和代码示例，帮助你实现红外图像增强。我们将采用Python编程语言，利用一些流行的图像处理库。
## 流程概述
下面是实施红外图像增强的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 安装所需
红外校正算法总结 1 为什么要使用校正算法在军用、安防、道路检测和工业产品检测领域，红外成像系统的使用越来越广泛，但是因为材料和工艺的原因，焦平面探测单元的响应率很难做到一致，这就会造成对着均匀辐射目标最后探测器给出的响应电压不一样，带来的直接后果就是IRFPA成像的效果。因此必须对焦平面的像元响应进行校正。2 常见的校正算法常见的校正算法主要分为两大类：基于定标的非均匀性校正基于
