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C++版本的MGFF红外与可见光融合算法

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简介:
本简介介绍一种基于C++实现的MGFF(Multi-Scale Guidance Filter Fusion)算法,专门用于高效地融合红外和可见光图像。该算法通过多尺度引导滤波技术优化了不同光照条件下图像细节的一致性及自然度,实现了高质量的热成像与光学成像合成效果,在目标识别、夜视监控等领域表现出色。 用C++实现MGFF算法涉及将该算法的数学模型转换为有效的代码实现。这包括理解算法的工作原理、选择合适的数据结构以及优化性能以适应实际应用的需求。在实施过程中,需要特别注意细节处理和边界条件检查,确保程序能够正确运行并达到预期的效果。 此外,在开发期间进行充分的测试是至关重要的,可以帮助发现潜在的问题,并验证代码是否符合设计规范和功能需求。通过单元测试、集成测试等手段可以全面评估C++实现的质量与可靠性。 最后,文档编写同样重要,良好的注释和说明有助于他人理解你的工作成果以及后续维护工作的顺利开展。

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客服
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  • C++MGFF
    优质
    本简介介绍一种基于C++实现的MGFF(Multi-Scale Guidance Filter Fusion)算法,专门用于高效地融合红外和可见光图像。该算法通过多尺度引导滤波技术优化了不同光照条件下图像细节的一致性及自然度,实现了高质量的热成像与光学成像合成效果,在目标识别、夜视监控等领域表现出色。 用C++实现MGFF算法涉及将该算法的数学模型转换为有效的代码实现。这包括理解算法的工作原理、选择合适的数据结构以及优化性能以适应实际应用的需求。在实施过程中,需要特别注意细节处理和边界条件检查,确保程序能够正确运行并达到预期的效果。 此外,在开发期间进行充分的测试是至关重要的,可以帮助发现潜在的问题,并验证代码是否符合设计规范和功能需求。通过单元测试、集成测试等手段可以全面评估C++实现的质量与可靠性。 最后,文档编写同样重要,良好的注释和说明有助于他人理解你的工作成果以及后续维护工作的顺利开展。
  • 配准__配准_matlab__
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB实现红外与可见光图像的精准配准及融合技术,提升夜间视觉系统的识别精度和细节表现。 该研究涉及红外与可见光的融合与配准算法,并使用MATLAB语言实现,取得了很好的效果。
  • TIF格式图像C++实现
    优质
    本项目提供了一种高效的C++实现方案,用于执行TIF格式红外和可见光图像的融合算法。通过优化代码结构,提升了图像处理的速度与质量,适用于科研及工业应用需求。 本资源主要实现了TIF红外与可见光融合的C++版本算法,并采用了多种优化方式:1、OpenMP多线程 2、积分图优化 3、SSE优化。在不开启OpenMP的情况下,对于1000*1000大小的数据测试大约需要30ms左右的时间,采用的是原文中提到的35的滤波核进行实验。本程序使用float型数据类型,并且以指针形式传入数组数据,同时支持定点优化和Cuda优化。
  • 基于Matlab图像.zip
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB实现的红外和可见光图像融合方法,旨在提升夜间视觉效果。包含源代码及实验说明文档,适用于科研和学习。 在项目进行过程中,我花费了大量时间整理并对比近五年内发表的英文论文中的红外与可见光图像融合算法。这些新算法均包含Matlab代码及原英文论文引用。其中STO算法对应的是2016年的一篇相关论文(参考编号3)。
  • 基于NSST图像(Matlab)
    优质
    本文介绍了基于NSST算法在MATLAB环境下实现的红外与可见光图像融合技术,通过该方法能够有效提升夜间视觉系统的性能。 非下采样剪切波算法(NSST),包含多组测试的红外与可见光图像(灰度图像)以及相应的质量评价指标,可以直接进行调试。
  • 技术
    优质
    红外和可见光的融合技术是指结合红外与可见光图像信息,以增强视觉感知的技术。这种方法可以提高夜间或低光照环境下的观察效果,并广泛应用于安防监控、自动驾驶等领域。 基于主成分分析的红外与可见光特征及融合研究
  • 图像配准
    优质
    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。
  • ImageFusion_Pytorch:基于PyTorch图像
    优质
    ImageFusion_Pytorch是一款使用PyTorch框架开发的工具包,专注于采用深度学习技术实现红外和可见光图像的高效融合。该库提供了一系列模型及预训练参数,以帮助研究人员快速进行实验和创新研究。 使用深度学习框架的红外和可见图像融合-Pytorch实现由李辉、吴新军及Kittler J.完成。这是一篇关于利用Pytorch进行红外与可见光图像融合的研究论文(计算机应用,2009,29(6):1275-1279),并且在arXiv预印本平台上发布了相关技术细节(arXiv:1804.06992)。要运行该代码,您需要准备相应的工具。
  • 【图像】基于MATLAB配准代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的红外与可见光图像融合及配准算法代码。通过多种技术有效结合不同波段影像,提升成像质量和信息量。适合科研学习使用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • 图像学习笔记
    优质
    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。