随着微电子工艺的进步，红外探测器的价格下降的很快，过去一台红外相机80%的成本都在探测器上，剩下的20%还得扣除软硬件成本才是利润，并且由于本国红外探测器的工艺水平低下，就算是高价都不能拿到性能达标的产品，军品都是在民品中筛选盲元少非均匀性好一点的出来用。所以最后产品性能其实非常依赖于软件对于图像处理。对比可见光sensor，红外探测器一个很大的问题就是非均匀性。 非均匀矫正一般采用两点法进行，
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2024-09-03 16:53:59
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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
Phonopy- spectroscopy是一个为Phonopy代码添加模拟振动光谱能力的项目。 它可以从Phonopy或VASP计算红外(IR)强度，和计算Raman活度张量和远离共振近似的标量平均强度。&n
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2024-01-18 11:46:32
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平时工作的时候会遇到如下场景：新焊接好的板子，通电后发现电流异常，需要看下板子上哪里发热异常。需要监控某个器件（比如三极管、MOS）的温度，以防过热烧掉。测量温升。 因此需要一个红外热像仪，可是网上看了一下都要2000左右了，虽然分辨率很高，可是我并不需要那么好的性能，于是干脆自己做一个。AMG8833的像素点是8x8的，感觉太低了，于是选用了32x24像素点的MLX90640。MLX906
背景介绍 红外探测系统具有隐蔽性强、探测距离远以及抗干扰能力强等优点，广泛应用于舰船、航空器等目标的识别与跟踪。红外系统主要包含目标探测以及图像识别两部分：其中目标探测是红外系统的硬件基础；图像识别算法能够实现图像内容的判别和目标定位，是后续跟踪任务的前提，具体如图1所示： 图1 红外探测及目标识别的整体框架
由于红外成像的探测距离较远，其目标在红外图像中只占几个或十几个有效的像素，
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2024-01-20 23:08:20
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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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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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开始检测前首先对图像进行处理处理的思路有很多种： 深度学习获得红线的位置, 这个没时间就不展示了为了能快速进行图像的处理，这里采用了TrackBar滑动条提取图像红线的信息, 这里讲一下一些关于的用法，要注意的是这个方法鲁棒性特别差。TrackBar:
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2024-05-09 22:13:16
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光谱指数是基于地球表面不同的物体和土地覆盖反射不同波长的不同数量的太阳光的事实。例如，在光谱的可见部分，健康的绿色植物反射大量的绿光，同时吸收蓝光和红光——这就是为什么它在我们的眼中是绿色的。来自太阳的光的波长也超出了人眼所能看到的范围，而且有很大的不同在生物和非生物的土地覆盖之间以及不同类型的植被之间
# Python识别红外图像的简单应用
近年来，红外成像技术在各个领域的应用越来越广泛，比如夜间监控、安防、医学成像等。借助Python强大的图像处理库，我们可以轻松识别和处理红外图像。本文将介绍如何用Python识别红外图像，并提供示例代码，以及利用饼状图和序列图来展示数据处理的结果和流程。
## 什么是红外图像？
红外图像是一种基于物体辐射的图像，能够在可见光不足的环境中呈现目标的热特征
目录?论文下载地址?代码下载地址??论文作者?模型讲解[论文解读][目标函数][总变化最小进行优化][广义GTF算法][伪代码] ?论文下载地址 [论文地址]?代码下载地址 [GitHub-official]??论文作者 Jiayi Ma,Chen Chen,Chang Li,Jun Huang
?模型讲解[论文解读] 作者首先介绍基于梯度传递的融合公式，然后提供使用总变化最小化的
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
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2024-06-10 20:17:19
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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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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
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2024-05-19 07:04:10
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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
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2023-10-24 08:35:47
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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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最近在做关于红外视频的项目，主要是对区域入侵检测，主要是能够对行人进行识别，又到了瓶颈期，所以看看论文找些灵感，下面也主要是对看到的论文的思想及实现步骤进行总结。 1.《Thermal-Infrared Pedestrian ROI Extraction through thermal and Motion Information Fusion》 2.《A Shape-Independent-
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2024-08-06 14:28:36
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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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# 红外图像配准教程
图像配准是计算机视觉中的一项关键技术，通常应用于医学影像、遥感图像分析以及计算机视觉等领域。红外图像配准的目的是将两个或多个图像（通常是同一场景在不同时间、位置或不同成像条件下获得的图像）对齐，从而实现更好的信息提取与分析。
## 流程概述
在进行红外图像配准之前，我们需要明确整个流程，以下是配准的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 红外图像档板校正：原理与实现
随着科学技术的飞速发展，红外成像技术在诸多领域中得到了广泛应用，如安防监控、无人驾驶、医疗成像等。然而，由于设备、环境等多种因素的影响，红外图像的质量可能受到不同程度的影响，进而影响分析结果的准确性。因此，进行红外图像的校正尤为重要。本文将对红外图像的档板校正原理进行讲解，并提供一个使用Python实现的代码示例。
## 红外图像档板校正原理
红外图像档板校
