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
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进?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  
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
DRF: Disentangled Representation for Visible and Infrared Image Fusion（DRF: 可见光和红外图像融合的解纠缠表示）在本文中，我们通过将 解纠缠表示 应用于可见光和红外图像融合 (DRF)，提出了一种新颖的分解方法。根据成像原理，我们根据可见光和红外图像中的信息源进行分解。更具体地说，我们分别通过相应的编码器将图像分解为与场景和
我们都知道图像是有颜色的，最常见的颜色表达方式就是RGB，Red（红）、Green（绿）、蓝（Blue），也就是常说的三通道（channel）或者三分量。那么到底什么是颜色呢？有人会说我们看到的物体呈现的红、橙、黄、绿、蓝、紫就是颜色啊。那我们进一步问？为什么晚上在房间里什么颜色都看不见，桌子上的水果盘中，苹果没有呈现出红色，桔子也没有呈现出橙色啊？答案得从物理世界中找，那就是电磁波，更精确点是电
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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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
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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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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# 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
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
i
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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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# 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。
## 可见光与红外图像的区别
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
红外成像的最终目的是用图像来表现温度变化，并且可以通过颜色来区分出不同热量的物体轮廓和形状。那么，到底用什么颜色来表示什么温度呢？是否有什么标准规范呢？这个问题一开始也是心里没底的，因为我不是专业做红外成像的，只能到处查资料了解温度和颜色之间的关系，基本得到以下几点结论：（1）温度和颜色之间没有绝对的对应关系，没有人要求红外成像必须要用什么颜色来表示某个温度，这种对应关系完全是由设计人员自已决定的
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2023-09-17 17:54:55
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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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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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