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通过Pytorch深度学习框架，实现红外和可见光图像的融合，并提供Jupyter代码下载。

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简介：
通过利用深度学习框架，我们成功地完成了红外和可见光图像的融合技术。该项目采用了 PyTorch 框架进行具体实现，旨在提升图像融合的质量和效率。

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  • 基于深度学习框架的红外与可见光图像融合_ MATLAB
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    本项目采用深度学习技术，在MATLAB平台上实现红外与可见光图像的有效融合，旨在提升夜间视觉系统的性能和应用范围。 使用深度学习框架进行红外和可见光图像融合。
     
  • 基于Pytorch的红外与可见光图像融合_Jupyter_Python代码_下载
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    本资源提供基于Pytorch框架的Python代码，在Jupyter环境中实现红外和可见光图像的高效融合。适合深度学习爱好者研究使用，促进夜视及监控领域的应用发展。 使用Pytorch实现的红外和可见光图像融合方法基于深度学习框架。
     
  • 基于深度学习的红外和可见光图像融合的Python代码（课程设计）.zip
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    本项目为基于深度学习的红外与可见光图像融合技术开发的Python实现方案，旨在通过算法优化，提升夜间视觉效果及监控系统的性能。 基于深度学习的红外与可见光图像融合Python源码（课程设计）.zip 是一个已获导师指导并通过、得分97分的高质量项目。这个资源非常适合用作课程设计或期末大作业，可以直接下载使用而无需任何修改，确保项目的完整性和运行无误。
     
  • 红外与可见光图像融合学习笔记
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    本笔记深入探讨了红外与可见光图像融合的技术方法和应用案例，旨在为视觉感知领域内的研究者提供理论指导和技术参考。 这段文字讲述了红外图像与可见光图像的成像方式的不同，并介绍了通过各种不同的变换方法来融合这两种类型的图像的技术。
     
  • 红外和可见光图像融合汇总
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    本文综述了红外与可见光图像融合的技术进展、方法应用及挑战，旨在为视觉感知领域的研究者提供参考。 近五年红外与可见光图像融合实现代码合集已经整理完毕。每个方法单独存放于一个文件夹内，主要使用matlab语言编写，部分采用C语言。深度学习模型为训练好的模型，方便学习研究。
     
  • 红外和可见光图像的融合技术
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    本研究探讨了将红外与可见光图像结合的技术方法，旨在提升图像质量和信息量，适用于安防监控、医疗成像等多个领域。 红外与可见光图像的融合研究探讨了红外特性和可见光特性，并分析了如何将这两种类型的图像进行有效结合。
     
  • 红外和可见光图像的自适应融合源代码
    优质
    本项目提供了一种用于融合红外与可见光图像的自适应算法源代码，旨在增强夜间或低光照条件下的视觉效果。代码适用于多种应用场景，如安防监控、自动驾驶等。 本段落提出了一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法，特别适用于处理低可见光图像和红外图像的特点。该算法具有良好的平移不变性和方向选择性，更适合人类视觉需求。 具体来说，在此方法中先对源图进行双树复小波变换（DT-CWT），然后根据各尺度分解层系数的特性来优化融合过程。对于低频子带部分引入免疫克隆选择机制，并通过统计评价准则定义亲和度函数自适应地确定最优融合权重；而对于高频子带，则依据人类视觉系统的特点，利用局部方向对比度作为融合标准，以此突出并增强源图像中的细节信息与对比度。 实验结果表明：相较基于传统小波变换的融合方法而言，本段落所提出的算法具有更强的自适应性和鲁棒性，在保护和展示原始图象边缘及详细特征的同时也提高了整体清晰度和对比度。此外，该算法已经在MATLAB环境下实现并验证了其有效性与实用性。
     
  • 红外和可见光图像的自适应融合源代码
    优质
    本项目提供了一套用于自适应融合红外与可见光图像的源代码。采用先进的算法优化视觉信息，实现高质量的图像合成效果，适用于安防监控、自动驾驶等场景。 本段落提出了一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法，专门针对低可见光图像和红外图像的特点进行优化。该算法具备良好的平移不变性和方向选择性，更符合人类视觉特性。 具体来说，在处理源图时首先对其进行双树复小波变换（DT-CWT）。对于各尺度分解层系数特征的考虑，则在低通子带中引入了免疫克隆选择，并依据统计评价准则定义亲和度函数以自适应地获取最优融合权值。而在高通子带方面，根据人类视觉特性来确定局部方向对比度作为融合标准，从而增强了源图像中的对比度与细节信息。 实验结果表明：相较于基于小波的融合方法，本段落所提出的算法在自适应性和鲁棒性上具有显著优势，并成功地保护和显示了源图中的边缘及细节特征。此外，在对比度和清晰度方面也实现了提升效果。该算法使用MATLAB实现。
     
  • 基于深度学习的红外和可见光决策级融合追踪
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    本研究提出了一种基于深度学习的方法，用于实现红外与可见光图像在决策层面上的有效融合，以提升跟踪系统的性能和鲁棒性。 本段落提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪方法。通过建立参数传递模型，从现有的基于深度学习的检测模型中提取指定对象的可见光检测模型，并将其用作红外检测的预训练模型，在采集到的红外图像数据集上进行微调训练，从而获得基于深度学习的红外检测模型。在此基础上，构建了基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪模型，并进行了单波段和双波段融合跟踪对比实验。结果显示，所提出的方法在精度和成功率方面均优于传统的单波段跟踪方法，具有较好的稳健性。
     
  • 可见光和红外图像的配准与融合
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    本研究探讨了可见光和红外图像之间的配准及融合技术，旨在提升复杂环境下的目标识别精度与视觉感知能力。通过算法优化实现高效、准确的数据整合，为智能监控、自动驾驶等领域提供强有力的技术支持。 可见光与红外图像配准融合代码，包含测试图像，可直接运行。