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基于小波变换的红外与可见光图像融合技术

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简介:
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。

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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。
  • 方法.rar
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    本资源提供了一种创新的小波变换技术应用方案,专注于实现可见光和红外图像的有效融合。通过优化算法提高图像细节呈现及对比度增强,为热成像分析、夜间监控等领域带来显著的技术支持和实践价值。 小波变换可以用于可见光图像和红外图像的融合,并且可以用MATLAB编写一个用户界面来导入图像并一键生成融合效果。
  • Tetrolet
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    本研究提出了一种基于Tetrolet变换的创新方法,用于优化红外与可见光图像的融合效果,增强目标识别与场景理解能力。 为了应对当前红外与可见光图像融合过程中存在的速度慢、对比度低以及伪影问题,本段落提出了一种基于Tetrolet变换的改进型融合算法。具体步骤如下:首先将可见光图像转换至lαβ颜色空间以获取三个几乎无关的颜色通道;然后对这些通道中的l分量与红外图像分别执行Tetrolet变换,并采用邻域能量和接近度原则来处理低频系数,同时利用伪随机傅里叶矩阵观测高频Tetrolet系数并加权融合其数据。随后通过CoSaMP优化算法迭代重构出融合后的Tetrolet系数,再经由逆Tetrolet变换生成最终的灰度图像;最后将此灰度图转换至RGB颜色空间以获得完整的融合效果。实验结果显示了该方法的有效性。
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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。
  • IHS和研究(2012年)
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    本研究探讨了将改进的霍曼算法(IHS)与小波变换结合应用于可见光及红外图像融合的有效性,旨在提升图像质量和信息提取能力。 为了应对红外与可见光图像在目标特征上的差异,提出了一种基于IHS(颜色空间变换)和小波变换的融合方法。首先对可见光图像应用IHS变换以获取亮度(I)、色度(H)及饱和度(S)三个分量,并将红外图像转换为灰度图;接着进行小波分解处理亮度分量与上述已变换成灰度后的红外图像,针对低频和高频部分分别采用不同的融合策略;最后通过IHS逆变换生成最终的融合图像。实验结果表明,此方法在结合可见光及红外成像的优势方面表现出色,并超越了传统的IHS转换法以及小波变换技术。这种方法不仅保留了可见光图中高空间分辨率与详尽纹理细节信息,还融入了在普通光线条件下不可见但在红外影像中的关键特征。
  • 源代码.rar_涉及质量_特别是
    优质
    该资源包含基于小波变换进行图像融合的源代码,专注于提升红外与可见光图像的质量,适用于研究及开发需求。 利用小波变换融合红外图像与可见光图像可以提高图像质量。
  • 优质
    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。
  • 】利用算法系统MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于小波变换算法实现可见光与红外光图像融合的MATLAB代码。通过下载此包,用户能够深入了解不同频带信息的集成技术,并应用于目标识别、监控系统等领域中增强视觉效果和提高检测准确性。 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。
  • MATLAB电站电力设备
    优质
    本研究运用MATLAB平台,探讨并实现了一种创新方法,用于变电站中电力设备的红外和可见光图像数据融合,旨在提升故障检测与诊断的精确性和效率。通过结合两种成像模式的优势,该技术能够更准确地识别潜在问题区域,为维护工作提供有力支持。 变电站电力设备红外图像与可见光图像融合(包含matlab程序),使用10张红外图像及其对应的可见光图像进行研究。
  • 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