可见及近红外 ASD OTO 谱数据整合与拼接脚本包-ITADN社区

优质

简介：此脚本包专为处理可见光及近红外ASD OTO谱数据设计，提供高效的数据整合与拼接解决方案，适用于土壤、植物等多领域科研应用。可见近红外 ASD OTO 光谱数据拼接整理脚本整合包

优质

该文件包含多种类型的遥感图像数据集，包括红外、可见光、高光谱和SAR图像，适用于多模态图像处理与分析研究。资源描述：图像合集数据集（包含红外、可见光、高光谱及SAR图像）。资源内容：该数据集中已包含了多种类型的配对图像，适合用于各类研究与开发工作。适用对象：此资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业的大专院校学生，在课程设计和毕业项目中可以发挥重要作用。作者介绍：本资料由一位在大型企业担任高级算法工程师的专家提供。该工程师拥有十年的工作经验，专注于Matlab、Python、C/C++及Java等编程语言的应用，并且擅长计算机视觉技术、目标检测模型开发以及智能优化算法等领域；此外还精通神经网络预测方法和信号处理技巧，在元胞自动机研究与图像处理方面也有丰富的实战经历。同时对智能控制理论和技术路径规划有所涉猎，对于无人机相关领域的研发亦有独到见解。欢迎志同道合者共同探讨学习交流机会。

配准融合_红外与可见光_配准红外_matlab_红外可见光_

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。

近红外光谱数据的预处理

优质

近红外光谱数据的预处理旨在通过消除噪音、基线漂移等干扰因素，优化信号质量，增强有效信息，为后续分析提供可靠的数据基础。光谱信息预处理的MATLAB代码包括标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）和Savitzky-Golay卷积平滑。

新的可见-近红外光谱特征波长选择方法

优质

本研究提出了一种创新的可见至近红外光谱范围内特征波长筛选技术，旨在提高数据处理效率和分析准确性，为相关领域应用提供有力支持。本段落提出了一种结合模拟退火(SA)算法与最小二乘法支持向量机(LS-SVM)的新方法（SA-LS-SVM），用于选择可见-近红外光谱中的特征波长。该方法利用LS-SVM作为识别器，并以识别率为目标函数，来提取最优的特征波长数量及其对应的特定波段。我们选取了三种不同品牌的润滑油样本进行实验研究，通过应用SA-LS-SVM、主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)，对这些样品进行了处理。随后利用反向传播人工神经网络(BP-ANN)来评估各种方法的识别预测效果。结果显示，在751个数据光谱中，采用SA-LS-SVM仅需提取4个特征波长即可实现三种品牌润滑油的完全准确分类（即识别率达到100%）。相比之下，其他所有方法均未能达到这一精度。这表明了新提出的SA-LS-SVM算法在提高预测准确性的同时有效减少了模型变量的数量。实验结果证明了该方法不仅能够显著减少建模所需的数据维度，并且还能极大提升对润滑油品牌的分类准确度。

近红外光谱仪

优质

简介：近红外光谱仪是一种利用近红外光（约780nm至2500nm）与物质相互作用来获取样品化学成分信息的分析仪器。广泛应用于食品、农业、制药等领域，具有快速无损检测的特点。已故院士陆婉珍撰写的关于近红外技术的参考书目涵盖了近红外原理、仪器设备、化学计量学以及相关应用。

作物与杂草叶片的可见至近红外反射光谱特征

优质

本研究探讨了作物及其常见杂草在可见光到近红外波段的光谱特性差异，旨在为农业领域的精准识别和管理提供科学依据。为了实现快速实时的杂草识别任务,研究了作物与杂草叶片在可见光至近红外区域内的反射光谱特性。选取两种常见的农田作物大豆（Glycine max）及玉米(Zea mays)作为对象，同时选择了铁苋菜(Acalypha australis L.)和田字草(Marsilea quadrifolia L.)这两种杂草进行对比研究，每种植物各采集了30个样本，总共120个样本。利用ASD Fieldspec便携式光谱仪收集光谱数据，并对400～1000 nm范围内的原始光谱进行了平滑处理及一阶求导预处理。通过主成分分析（PCA）方法识别并剔除了一个异常的样本，从而保证了模型训练集的质量。随后利用79个样本构建偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)预测模型，并对剩余40个独立验证集中的样本进行分类效果测试。结果表明，该模型具有较高的准确性与可靠性：相关性系数高达0.986且识别率达到100%。研究结论显示，所选作物和杂草叶片在可见光至近红外区域内的反射特性差异显著，这为基于光学特性的实时田间杂草检测提供了有力依据和技术支持。

C++版本的MGFF红外与可见光融合算法

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。

轻小型可见及近红外实时成像光谱仪的光学系统设计

优质

本研究针对轻小型可见及近红外实时成像光谱仪进行光学系统创新设计，旨在优化其体积、重量和性能，适用于环境监测、农业等领域。为解决传统成像光谱仪难以实时获取光谱与图像信息的问题，设计了一款可见近红外宽谱段视频型成像光谱仪系统。该系统采用多狭缝分光技术对目标的光谱图像进行区域划分，替代传统的推帚式成像方式，实现大视场内的高维空间和时间分辨率采集。通过使用低色散光学玻璃及双胶合透镜来矫正宽谱段光学系统的像差。前置望远物镜系统采用了复杂的双高斯结构设计，以达到小畸变效果，并确保不同视场狭缝处的能量均匀分布。为了同时获取高质量的实时视频监控和光谱信息，该系统利用分光棱镜将前置望远物镜形成的图像分为两路：一路直接由高分辨率全色相机接收；另一路由灰度相机通过进入分光系统来捕捉。经过精心选择材料组合与光线路径优化设计后，采用三块棱镜作为主要的分光元件，并实现了理想的萤石-熔石英-萤石组合。这种配置不仅保证了良好的同轴性能，还提供了出色的色散线性度。光学系统的最终设计参数为400~1000 nm宽谱段范围、F数3.5以及前置望远物镜奈奎斯特频率处的调制传递函数（MTF）大于0.5，畸变小于0.1%，像面照度均匀性超过98%。整个系统的奈奎斯特频率处设计MTF值高于0.44，并且平均光谱分辨率达到了10 nm。

适用于红外与可见光图像融合的源代码及数据集.zip

优质

本资源包提供用于红外与可见光图像融合的完整源代码和相关数据集，旨在促进多光谱成像技术的研究与发展。六组配准好的红外和可见光图像集。

是否确定退出登录?

可见及近红外 ASD OTO 谱数据整合与拼接脚本包

全部评论 (0)