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基于红外与可见光的图像融合技术研究（硕士论文）

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简介：
本论文深入探讨了基于红外和可见光的图像融合技术，旨在提升夜间或低光照环境下的视觉效果，通过优化算法实现两者的有效结合，为监控、导航等领域提供技术支持。 这篇硕士论文全面介绍了红外与可见光的融合方法，具有较高的参考价值。

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  • 基于红外与可见光的图像融合技术研究（硕士论文）
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    本论文深入探讨了基于红外和可见光的图像融合技术，旨在提升夜间或低光照环境下的视觉效果，通过优化算法实现两者的有效结合，为监控、导航等领域提供技术支持。 这篇硕士论文全面介绍了红外与可见光的融合方法，具有较高的参考价值。
     
  • 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。
     
  • 基于小波变换的红外与可见光图像融合技术
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    本研究探讨了利用小波变换方法实现红外和可见光图像的有效融合技术，旨在提升夜间视觉系统的性能和目标识别能力。 基于小波变换的方法要求使用已经严格配准的图像，并建立几个相应的文件夹来存放这些图像。该方法可以批量处理jpg和png格式的图片。
     
  • 基于红外与可见光的图像融合源图像
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    本研究探讨了结合红外和可见光技术进行图像融合的方法和技术，旨在提升夜间或低光照条件下的视觉效果及信息提取能力。 整理了8组已配准的红外与可见光源图像用于图像融合。
     
  • 关于NSST域中红外与彩色可见光图像融合的研究论文.pdf
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    本文探讨了在NSST域内对红外与彩色可见光图像进行融合的技术方法，旨在提高夜间视觉效果和目标识别能力。通过实验分析验证所提算法的有效性和优越性。 为了进一步提升彩色可见光图像与红外图像的融合效果，本段落提出了一种基于NSST（非下采样剪切波变换）域及颜色空间转换的方法来优化彩色图像的融合质量。首先将RGB色彩模型中的彩色可见光图片转换至更贴合人类视觉感知的颜色空间体系中；接着利用NSST能够更好地提取和保留图像细节信息的特点，对这种新的颜色空间下的非色度分量以及红外图进行NSST分解处理。 对于低频系数部分，本段落采用基于方向性信息测量的融合策略来选择最优系数。而对于高频系数，则采用了隐马尔可夫树（HMT）模型指导的选择方案。随后将经过上述选择和融合后的高低频系数通过逆向NSST变换得到新的非色度分量图像，并将其与原有的其他颜色成分结合，最终转换回RGB空间形成完整的、高质量的融合结果。 实验仿真表明了该方法的有效性和优越性。
     
  • 红外和可见光的融合技术
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    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
     
  • 关于红外和可见光图像融合的技术综述.zip
    优质
    本资料深入探讨了红外与可见光图像融合技术的发展历程、当前方法及未来趋势，旨在为相关领域的研究者提供全面的理论指导和技术参考。 红外与可见光图像融合技术是计算机视觉及图像处理领域中的重要研究方向之一，它结合了两种不同类型的图像优势，以提高目标检测、识别以及跟踪的性能，在军事侦察、安全监控、医疗诊断乃至环境监测等多个行业都有广泛应用。 1. **融合原理**： 红外与可见光图像各自具有独特的特性。红外图像是通过温度差异来捕捉场景信息，不受光照条件影响；而可见光图像则能提供丰富的颜色和细节信息。将这两种类型的图像进行结合后，可以生成既包含热数据又具备视觉丰富性的新图像，从而增强对复杂环境的理解能力。 2. **融合方法**： - **早期融合**：在传感器层面上实现的直接信号合并。 - **中期融合**：像素级处理阶段采用特定算法（如加权平均、最大值选择或基于小波变换的方法）将两图信息整合。 - **晚期融合**：特征提取后的高级别数据综合，用于目标识别和分类任务。 3. **融合技术与方法**： - 像素级融合包括直方图均衡化、加权平均等手段； - 特征级结合利用如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）或HOG（方向梯度直方图）这样的算法提取和整合图像特性； - 决策层面上，则可能采用支持向量机(SVM)、神经网络等机器学习模型来处理多模态信息。 4. **实际应用**： - **军事侦察**：在不利天气或夜间条件下，该技术能有效识别目标。 - **安全监控**：有助于提高异常行为的检测准确性，在环境条件变化剧烈的情况下尤为有用。 - **医疗诊断**：能够帮助医生更精确地定位病灶区域。 - **环境监测**（如森林火灾预警）：红外图像快速发现热点，可见光图则提供地理背景信息。 5. **面临的挑战与未来趋势** 尽管已有显著进步，但该领域仍需解决诸如算法优化、实时处理需求以及深度挖掘多模态数据等问题。未来的重点可能包括使用更先进的机器学习技术如深度神经网络来提升融合效果，并探索新的跨尺度和语义级的图像综合策略。 综上所述，红外与可见光图像融合不仅能够显著增强场景分析能力，还具有广阔的应用前景和发展空间。
     
  • 红外图象和可见光图象的融合技术
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    本研究探讨了如何将红外图像与可见光图像有效结合的技术方法，旨在提高图像识别、目标检测及场景理解等方面的应用性能。 已配准的红外图像与可见光图像数据集可用于进行图像融合。
     
  • 基于Matlab的红外与可见光图像融合算法.zip
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    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算法的红外与可见光图像融合（Matlab）
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    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。