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雷达和红外图像跟踪融合的源代码

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简介：
本项目包含雷达与红外成像技术相结合的目标追踪算法源代码，旨在提升复杂环境下的目标识别及跟踪精度。 雷达与红外图像跟踪融合源代码采用卡尔曼滤波方法编写。

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  • 雷达和红外图像跟踪融合的源代码
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    本项目包含雷达与红外成像技术相结合的目标追踪算法源代码，旨在提升复杂环境下的目标识别及跟踪精度。 雷达与红外图像跟踪融合源代码采用卡尔曼滤波方法编写。
     
  • 红外和可见光图像的自适应融合源代码
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    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
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    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。
     
  • 雷达与红外结合的跟踪程序（含详尽代码，适合新手学习）.rar
    优质
    本资源提供雷达与红外技术融合的跟踪算法详细教程及源代码，专为编程初学者设计，帮助理解多传感器数据融合原理和实践操作。 雷达和红外组合后的跟踪程序代码非常详细，适合初学者使用，是新手入门的必备资源。代码内容详尽易懂。
     
  • 雷达目标跟踪代码集合.zip
    优质
    该资源为雷达目标跟踪算法的源代码合集，适用于学术研究和工程应用，包含多种经典及现代的多目标跟踪技术实现。 雷达目标跟踪相关程序结合了CA运动模型、CT运动模型、IMM交互多模型（IMM）、卡尔曼滤波、粒子滤波（PF）以及概率数据互联（JPDA）等算法，旨在实现密集杂波环境中的目标跟踪和高机动目标的追踪。
     
  • xiaoboronghe.rar_彩色图像融合与红外图像融合
    优质
    本资源包包含多种彩色图像和红外图像，专注于研究不同类型的图像融合技术，适用于学术探讨和技术开发。 一种简单的利用小波进行两幅图像融合的方法可以应用于红外与微光图像或两张彩色图像上。
     
  • 基于EKF的雷达和红外数据融合MATLAB程序
    优质
    本项目开发了一套基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的数据融合系统，用于结合雷达与红外传感器信息。采用MATLAB实现高效处理与分析，提升目标跟踪精度及鲁棒性。 基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的雷达与红外数据融合技术通过状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。
     
  • 基于EKF的雷达和红外数据融合MATLAB程序
    优质
    本项目开发了一套基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的数据融合系统，用于优化雷达与红外传感器信息的集成效果。采用MATLAB编程实现，旨在提升目标跟踪精度与稳定性。 基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的雷达与红外数据融合技术通过状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。
     
  • 基于EKF的雷达和红外数据融合MATLAB程序
    优质
    本程序利用扩展卡尔曼滤波（EKF）技术实现雷达与红外传感器数据的有效融合，在MATLAB环境下运行，旨在提高目标跟踪精度。 基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的雷达与红外数据融合技术通过状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。