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基于多尺度与多视角的舰船红外视觉仿真(2007年)

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简介：
本研究探讨了在2007年提出的舰船红外视觉仿真的方法，结合多尺度和多视角技术，提高模拟的真实性和精确度。 利用模块化方法构建了舰船目标的多尺度、多视点三维特征模型。根据大气传输参数、舰船材质热物性参数及温度分布设置仿真软件Vega中的Sensor Vision模块和Sensor Works模块，实现了舰船目标的多视角红外视景仿真。在此基础上，通过将原始级别的红外仿真图像与二维高斯模糊模板进行卷积运算来降低分辨率，从而生成不同尺度、多个视角下的舰船目标红外图像。实验结果表明，所生成的红外图像接近实际观测效果，并符合真实环境中的成像规律。

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  • 基于多尺度与多视角的舰船红外视觉仿真(2007年)
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    本研究探讨了在2007年提出的舰船红外视觉仿真的方法，结合多尺度和多视角技术，提高模拟的真实性和精确度。 利用模块化方法构建了舰船目标的多尺度、多视点三维特征模型。根据大气传输参数、舰船材质热物性参数及温度分布设置仿真软件Vega中的Sensor Vision模块和Sensor Works模块，实现了舰船目标的多视角红外视景仿真。在此基础上，通过将原始级别的红外仿真图像与二维高斯模糊模板进行卷积运算来降低分辨率，从而生成不同尺度、多个视角下的舰船目标红外图像。实验结果表明，所生成的红外图像接近实际观测效果，并符合真实环境中的成像规律。
     
  • 多视角立体视觉.pdf
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    《多视角立体视觉》探讨了通过多个不同角度的摄像机或传感器获取的图像信息来重建三维环境的技术。本文详细分析并比较了几种主流的多视角立体视觉算法及其应用场景，旨在为相关领域的研究者提供理论和技术参考。 三维重建的多视角方法英文表述为 Multi-view 3D Reconstruction. 这一技术利用多个不同角度拍摄的照片或视频来创建物体、场景或者环境的精确三维模型。
     
  • 关于海洋背景下舰船及尾迹红外仿真的研究
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    本研究聚焦于在海洋环境中舰船及其尾迹的红外特征仿真技术，探讨了复杂海况对舰船热辐射特性的影响，并开发相应的模拟算法。旨在提高舰船目标检测与识别能力。 基于海洋背景的舰船及其尾迹红外仿真研究探讨了在特定海况下舰船与尾迹特征的红外成像特性，通过模拟不同环境条件下的热辐射分布来分析目标识别性能，并为相关领域的技术发展提供理论支持和实践依据。
     
  • 多视角图像修复（计算机视觉）
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  • 基于VTK的MPR多角度视图实现
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    本研究利用VTK工具包开发了医学图像处理系统中的多平面重组(MPR)功能，实现了从不同角度观察三维数据的效果。 利用VTK实现MPR多角度视图可以为医学图像分析提供强大的工具。通过这种方式，用户可以从多个方向观察三维数据集，从而更好地理解解剖结构的细节。VTK（Visualization Toolkit）是一个开源软件系统，支持多种编程语言，并提供了丰富的可视化功能和算法库来处理复杂的科学计算任务。在实现MPR时，开发者可以利用VTK中的切片、旋转和平移等操作，为用户提供直观且灵活的数据视图体验。
     
  • 舰船视觉检测与跟踪-Yolov5-DeepSort-Pytorch-master-boat-track.zip
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  • 基于并行深度卷积神经网络的多视角红外绝缘子识别方法
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    本研究提出了一种采用并行深度卷积神经网络处理多视角红外图像的方法，专门用于电力设备中绝缘子的自动识别。该技术结合了先进的图像处理和机器学习算法，有效提升了在复杂环境下的检测精度与效率。 基于并行深度卷积神经网络的红外多角度绝缘子识别方法。
     
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    本研究基于MATLAB平台，开发了一套视觉同时定位与地图构建（SLAM）的仿真系统。通过该系统，能够高效地模拟和分析不同环境下的SLAM算法性能，为算法优化提供有力工具。 **视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）MATLAB仿真** 视觉SLAM是机器人领域中的关键技术之一。它涉及到了机器人在未知环境中的自我定位和构建地图的过程。在这个项目中，我们将利用MATLAB进行视觉SLAM的仿真。作为一款强大的数值计算与数据分析软件，MATLAB因其丰富的库函数以及直观的编程界面而成为复杂算法仿真的首选工具。 首先我们要理解的是SLAM的基本流程：传感器数据采集、特征提取、数据关联、状态估计和地图构建等步骤。在此次MATLAB仿真中，我们将重点关注基于激光雷达（LiDAR）的数据处理及卡尔曼滤波器的应用。 1. **激光雷达导航定位**： 激光雷达通过发射并接收反射的激光束来精确测量物体的距离与方向。这种技术能够生成点云图，在SLAM过程中为机器人的位置和环境建模提供数据基础。在MATLAB中，`lidarScan`函数可以模拟这一过程，并生成虚拟的激光雷达扫描数据。 2. **卡尔曼滤波实现**： 卡尔曼滤波是一种在线估计方法，特别适合处理带有噪声的数据。它通过融合来自多种传感器的信息（如激光雷达和惯性测量单元IMU），提供对机器人位置与姿态的最优估计。MATLAB中的`kalmanFilter`函数可以用来实施这一过程。 3. **利用点云数据检测路标**： 在未知环境中，机器人需要识别并跟踪特定特征或“路标”以进行精确定位。在此次仿真中，我们将使用点云数据来进行特征匹配，找出不同扫描之间的对应位置，并据此估计机器人的运动状态。这通常涉及到点云配准、特征提取（如边缘检测）和匹配算法（例如ICP算法）。 4. **MATLAB环境下的SLAM实现**： 在此次项目中，我们将利用MATLAB的内置优化工具箱与图像处理工具箱来实施SLAM各个模块的功能。具体来说，可以使用`fminunc`进行非线性最小二乘法拟合以找到最佳运动参数；用到`vision.HarrisCornerDetector`提取角点作为特征，并通过`pointCloud`类对点云数据进行分析和处理。 5. **仿真与可视化**： MATLAB拥有强大的图像展示功能，有助于我们直观理解SLAM算法的工作原理。例如，可以通过绘制3D点云图、轨迹图以及地图更新过程来观察到SLAM实时性能的表现情况。“视觉SLAM MATLAB仿真”项目将覆盖从数据采集、预处理、特征提取、状态估计直到地图构建的全流程。 通过这个项目的学习者不仅可以深入理解SLAM的基本概念，还能掌握如何在实际工程中运用MATLAB进行复杂算法的设计与验证。不断实践并优化迭代过程可以进一步提升对SLAM的理解和应用能力。
     
  • 基于MATLAB的视觉SLAM仿真
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    本研究利用MATLAB开发了一套视觉同时定位与地图构建（SLAM）仿真实验平台，旨在模拟和测试不同环境下的机器人自主导航算法性能。 模拟小车使用激光雷达进行导航定位，并通过卡尔曼滤波实现。激光雷达用于检测路标。