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偏振图像与视频处理代码 Polarization:

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简介：
本项目提供了一系列用于处理和分析偏振图像及视频的代码。涵盖去噪、增强、特征提取等多个方面，适用于科研和工程应用。 极化偏振图像和视频处理代码

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  • 偏振图像与视频处理代码 Polarization:
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    本项目提供了一系列用于处理和分析偏振图像及视频的代码。涵盖去噪、增强、特征提取等多个方面，适用于科研和工程应用。 极化偏振图像和视频处理代码
     
  • 偏振成像（Polarization Imaging）
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    偏振成像是利用光波的偏振特性进行图像采集和处理的技术，广泛应用于光学遥感、生物医学检测及材料分析等领域。 偏振成像是利用光的偏振特性来获取或增强图像的技术，在自然界中有重要的应用价值，因为自然界的光线通常是部分偏振的。通过测量光波的偏振状态，可以获得传统灰度或彩色成像系统无法提供的信息，例如物体表面的物理特性和背景结构。 这种技术的基本原理涉及光学场的部分偏振性质，这是许多从事图像采集和处理的专业人士所熟悉的领域。然而，在过去这一方面的潜力并未得到充分认识。直到最近，一些研究开始改变这种情况，其中包括Garlick和Steigman的专利以及Walraven的工作。Garlick与Steigman提出了一种设备可以实时生成偏振比率图像；而Walraven则采用摄影采集并离线处理的方式来构建偏振图。 值得注意的是，偏振成像不仅限于单参数方法。文章中还介绍了多参数斯托克斯矢量成像的概念，这种技术能够从光学场提取更多信息，并转化为人类视觉系统可理解的彩色图像。感知空间模型被用来讨论如何利用这些信息创建易于解读的彩色显示。 此外，通过运用感知空间模型可以定义用于构建和展示多参数图的关键阈值标准，这使我们能更有效地将测量到的数据转换为视觉上的体验，从而提供了一个重要的理论基础来支持这一技术的应用和发展。 尽管偏振成像并不是一个全新的概念，在图像处理领域的广泛认知与应用还相对有限。由于对如何利用偏振信息完整地表征图像了解不足导致了这种情况。然而，随着研究的深入和技术的进步，越来越多的专业人士开始认识到这项技术在获取额外视觉信息上的独特优势。结合现代光学、图像处理和计算机视觉等技术进步，偏振成像有望在未来的研究中发挥更大的作用，并为提高图像分析精度提供重要的工具。
     
  • 偏振图像的采集与处理
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    《偏振图像的采集与处理》一书聚焦于偏振成像技术的研究进展，涵盖理论基础、实验方法及应用实例，为科研工作者和学生提供了深入学习和研究的宝贵资源。 我正在研究图像亚像素级配准算法。由于我的课题所用的图片没有标准版本，在试验新算法时需要对一些标准图进行水平或垂直方向上的偏移操作。我发现现有的许多工具只能实现整像素级别的偏移，而我希望将图片的偏移量精确到亚像素级别，例如2.5、0.5甚至更小如0.43。请问有没有人能提供一份实现这种精度偏移的代码或者分享一下具体的思路？作为新手，在此先表示万分感谢。
     
  • 偏振椭圆与偏振角分析_四偏振图像及偏振角图像_pianzhen.zip
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    本资源包提供了一组用于研究光的偏振特性的数据集，包括四个不同视角下的偏振图像和一张偏振角度分布图。通过这些数据可以深入分析光线的偏振椭圆及其偏振角的变化特征。 该算法能够实现图形裁剪，并将0°、45°、90°、135°四角度的偏振图像合成强度图像、偏振度图像、偏振角图像以及椭圆偏振率图像。
     
  • 偏振.zip_偏振合成_偏振图像_偏振度_偏振强度
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    本资料包涵盖偏振技术的核心内容，包括偏振合成、偏振图像处理及偏振度与偏振强度分析，适用于科研与教学。 可以实现偏振图像合成以获得强度图像、偏振度图像等。
     
  • 《MATLAB图像与视频处理实例代码详解》
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    本书详细讲解了利用MATLAB进行图像和视频处理的技术，通过丰富的实例代码帮助读者掌握实际应用技能。 《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》这本书提供了许多关于如何使用MATLAB进行图像和视频处理的详细代码示例。通过这些实例，读者可以深入理解并掌握相关的技术应用。书中涵盖了从基础到高级的各种算法和技术，并且每个章节都包含了大量的实践练习来帮助学习者巩固所学知识。
     
  • MATLAB偏振度代码-Polarization-Controller: Sean Bommer的偏振控制器项目的全部最终文件...
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    这是一个由Sean Bommer开发的MATLAB项目，专注于使用偏振度控制技术。该项目包含了所有最终的代码和文档，适用于光学工程、物理研究等领域。 MATLAB佛度的代码偏振控制器单元SeanBommer完成的偏振控制器项目的所有最终文件存储在相应的存储库中。该偏振控制器单元(PCU)是一种模块化的激光切割设备，能够旋转两个1英寸偏振波片。它使用Arduino Nano和两个DRV8834步进电机驱动器运行，并控制两台28BYJ-485V步进电机。PCU的结构由3毫米亚克力板以及M3螺栓和螺母构成。 该设备可以通过Arduino Nano的5V线路供电，因此整个系统可以从计算机USB端口获取电力。操作系统代码包含在存储库中的Arduino IDE文件中，并提供两个版本：“位置”版本将起始位置（打开时的位置）设置为0度，然后根据相对于这个初始位置的目标方向来旋转波片；“距离”版本则读取输入的度数作为设备应该旋转的距离值。
     
  • 斯托克斯表示的偏振图像处理
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    本研究探讨了利用斯托克斯矢量进行偏振成像数据处理的方法，旨在提高图像解析度和识别准确率，适用于光学检测、医学影像分析等领域。 拍摄偏振角度分别为0度、60度和120度的可见光图像，并对其进行斯托克斯参数处理。
     
  • DOP_ZIP_Polarization_偏振_偏振度_偏振度计算_图像获取
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    本项目专注于开发用于计算和分析图像中偏振信息的软件工具，特别关注于偏振度的测量与展示。通过先进的算法处理，实现从图像数据中提取有价值的偏振特性，为科学研究提供精确的数据支持。 根据采集到的偏振图像，利用计算机编程计算偏振度。
     
  • 基于彩色编码强度的MATLAB偏振去马赛克代码：Polarization-Demosaic-Code
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    本项目提供了一套在MATLAB环境下运行的偏振去马赛克算法代码，采用彩色编码强度技术优化图像处理效果。 彩色编码强度的MATLAB代码以及单色偏振去马赛克论文的相关代码和数据集：该工作基于MATLAB环境进行开发，并且根据不同的场景.mat文件进行了参数设置优化，其中单色与色彩极化图像处理所需的参数有所不同。 资料集中包含两组图片： 1. 偏振照明条件下的物体包括苏格兰板、各种材料的平板（如玻璃塑料）、容器以及一些日常用品等。 2. 正常光照环境中的对象则涵盖了植物、假水果、恐龙模型等多种物品，还包括了瓶装液体和球体。 偏振去马赛克过程从斯托克斯向量计算开始。如果使用mosic图像作为输入数据进行处理的话，则只需运行单色及彩色主代码直至“I_capture”步骤即可获得所需的结果——即mosic强度的地面真实值（Ground Truth）图像。 这项研究工作如对您的科研有所助益，请引用以下文献： @inproceedings{v.20191325, booktitle={Vision, Modeling and Visualization}, }