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基于深度学习框架的红外与可见光图像融合_ MATLAB

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简介：
本项目采用深度学习技术，在MATLAB平台上实现红外与可见光图像的有效融合，旨在提升夜间视觉系统的性能和应用范围。 使用深度学习框架进行红外和可见光图像融合。

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  • 基于深度学习框架的红外与可见光图像融合_ MATLAB
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    本项目采用深度学习技术，在MATLAB平台上实现红外与可见光图像的有效融合，旨在提升夜间视觉系统的性能和应用范围。 使用深度学习框架进行红外和可见光图像融合。
     
  • 红外与可见光图像融合学习笔记
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于深度学习的红外和可见光决策级融合追踪
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    本研究提出了一种基于深度学习的方法，用于实现红外与可见光图像在决策层面上的有效融合，以提升跟踪系统的性能和鲁棒性。 本段落提出了一种基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪方法。通过建立参数传递模型，从现有的基于深度学习的检测模型中提取指定对象的可见光检测模型，并将其用作红外检测的预训练模型，在采集到的红外图像数据集上进行微调训练，从而获得基于深度学习的红外检测模型。在此基础上，构建了基于深度学习的红外与可见光决策级融合跟踪模型，并进行了单波段和双波段融合跟踪对比实验。结果显示，所提出的方法在精度和成功率方面均优于传统的单波段跟踪方法，具有较好的稳健性。
     
  • 基于深度学习的红外和可见光图像融合的Python代码（课程设计）.zip
    优质
    本项目为基于深度学习的红外与可见光图像融合技术开发的Python实现方案，旨在通过算法优化，提升夜间视觉效果及监控系统的性能。 基于深度学习的红外与可见光图像融合Python源码（课程设计）.zip 是一个已获导师指导并通过、得分97分的高质量项目。这个资源非常适合用作课程设计或期末大作业，可以直接下载使用而无需任何修改，确保项目的完整性和运行无误。
     
  • 基于MATLAB的红外与可见光图像自适应梯度融合代码
    优质
    本项目提供了一种在MATLAB环境下实现的算法，用于将红外和可见光图像进行自适应梯度融合。该方法能够有效结合两种不同光源的优势，生成细节更加丰富的合成图像，适用于监控、安全等领域。 这是一段关于红外可见光梯度域图像融合的代码，能够将传统的简单梯度融合改进为根据图像权重自动进行融合的方法。
     
  • ImageFusion_Pytorch：基于PyTorch的红外与可见光图像融合方法
    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。
     
  • 可见光和红外图像的配准与融合
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    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。