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xiaoboronghe.rar_彩色图像融合与红外图像融合

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  •      文件类型：RAR

简介：
本资源包包含多种彩色图像和红外图像，专注于研究不同类型的图像融合技术，适用于学术探讨和技术开发。 一种简单的利用小波进行两幅图像融合的方法可以应用于红外与微光图像或两张彩色图像上。

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  • xiaoboronghe.rar_彩色图像融合与红外图像融合
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    本资源包包含多种彩色图像和红外图像，专注于研究不同类型的图像融合技术，适用于学术探讨和技术开发。 一种简单的利用小波进行两幅图像融合的方法可以应用于红外与微光图像或两张彩色图像上。
     
  • NSCT彩色图像融合及其在红外图像中的应用示例
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    本研究探讨了NSCT（非下采样轮廓波变换）技术在彩色图像融合领域的应用，并通过实例分析其在红外图像处理中的优势与效果。 其中有基于NSCT的红外与可见光彩色图像融合的例子，并附带源图和可正常运行的程序。
     
  • Kinect深度图像与彩色图像融合代码
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    本项目提供了一套基于Kinect传感器的深度图像和彩色图像融合的源代码，旨在实现高精度的3D场景重建及人机交互应用。 Kinect v2.0结合VS2015和openCV可以将彩色帧映射到深度空间，这一过程是通过MapDepthPointToColorSpace实现配准的。
     
  • 基于彩色传递和信息熵的红外与彩色视觉图像融合
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    本研究提出了一种结合彩色传递技术和信息熵理论的创新方法，用于优化红外图像与彩色视觉图像的融合效果。通过增强目标对比度及背景细节保留，该技术显著提升了复杂场景下的图像识别精度和用户体验。 本段落提出了一种结合Lαβ颜色空间与非下采样Contourlet变换（NSCT）的红外图像与彩色可见光图像融合算法。首先对RGB三个通道求平均值，得到灰度分量；然后使用NSCT分别处理该灰度图和红外图，并将两者进行融合以生成灰度融合图。随后利用基于Lαβ颜色空间的色彩传递技术，把可见光中的色彩信息传输到先前生成的图像中，最终形成彩色融合结果。 在对灰度图像执行融合时，考虑到红外成像特性以及几何特征和噪声在NSCT域的表现差异性，本段落提出了一种局部区域平均值与熵加权低频子带系数选择方案及一种结合方向信息熵和能量的带通方向子带系数选择策略。实验结果表明该算法能够有效提取可见光图像中的背景细节，并保留红外图的目标定位优势；同时还能最大限度地保持彩色原始视觉效果，从而生成具有更好视觉体验与更佳量化指标的融合图像。
     
  • PCA融合.zip_pca图像融合_灰度图像融合_图像融合_融合技术
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    本项目探讨了基于PCA（主成分分析）的图像融合技术，特别关注于灰度图像的优化处理。通过综合各源图像的信息，实现增强后的单幅融合图像，提高视觉效果和信息量，广泛应用于医学影像、卫星遥感等领域。 对于两幅图像进行PCA融合时，可以将一幅高分辨率的灰度图像与另一幅低分辨率的彩色图像结合起来。
     
  • RGB到YCbCr的色彩图像融合
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    本文探讨了从RGB颜色空间转换至YCbCr颜色空间并在此基础上实现色彩图像融合的技术方法，优化视觉效果和数据压缩。 在图像融合过程中处理色彩信息的方法通常涉及将彩色图像从RGB空间转换到YCbCr空间。因为图像的结构细节与强度信息主要集中在Y通道中，所以一般使用Y通道作为输入进行融合算法，并生成一个融合后的Y通道。 对于仅有一幅源图包含颜色信息的情况（例如红外和可见光图像、医学图像以及近红外和可见光图像的融合），只需将经过处理得到的Y通道与原始彩色图像中的Cb和Cr通道重新转换回RGB空间即可。当两幅图像都含有色彩信息时，则需要根据特定公式进行融合操作。
     
  • 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。
     
  • KINECT V2.0深度图像和彩色图像的融合技术
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    本文探讨了Kinect V2.0传感器在获取深度图像与彩色图像基础上，通过创新算法实现两者的无缝融合技术，提升三维场景重建及人机交互应用效果。 本段落将深入探讨如何使用OpenCV 2.4.9库，在VS2013集成开发环境中实现Kinect V2.0上深度图像与彩色图像的融合处理。这项技术在计算机视觉、机器人学以及增强现实等领域有着广泛的应用。 Kinect V2.0是微软推出的体感设备，能够捕捉高分辨率的彩色图像和深度信息。其中，深度图提供了每个像素点到传感器的距离数据，而彩色图则提供丰富的色彩细节。将这两者融合可以创建出具有三维感知且色彩丰富的图像，有助于更好地理解现实场景。 OpenCV（开源计算机视觉库）包含了大量的图像处理及计算机视觉算法，在此项目中主要使用其读取、预处理和融合功能。 1. **图像读取**：通过`VideoCapture`类来捕获Kinect V2.0的彩色图与深度图。通常需要设置正确的设备ID，并利用`read()`函数获取帧数据。 2. **图像预处理**：原始捕捉到的图片可能需经过灰度化、直方图均衡等操作以提高后续处理效果；对于深度图，还需将其转换为合适的颜色映射以便于识别。 3. **图像融合**：这是将多幅图像信息结合的过程。常用方法包括加权平均法、基于梯度和深度的融合策略等。本项目中可选择一种合适的方法，例如根据距离给彩色像素赋权重值，使近处物体更清晰而远处模糊。 4. **实现步骤**： - 使用`VideoCapture`对象连接Kinect V2.0设备； - 循环读取深度图和彩色图，并确保同步； - 对深度图像进行预处理（如转换为RGB表示）； - 应用融合算法，结合两者的数据信息； - 显示或保存最终的融合结果。 5. **代码结构**：在VS2013中创建C++项目并引入OpenCV库。源码主要包含初始化、读取、处理、融合和显示等功能模块。 6. **调试与优化**：完成初步实现后，进行代码调试以确保没有内存泄漏等问题，并考虑通过多线程或GPU加速来提高图像处理效率。 通过本项目的实践，开发者不仅能掌握OpenCV的基本用法，还能深入了解如何从Kinect V2.0获取并融合图像数据。这对于开发基于体感交互的应用程序以及研究视觉定位导航系统都非常重要。
     
  • 红外和可见光图像融合汇总
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    本文综述了红外与可见光图像融合的技术进展、方法应用及挑战，旨在为视觉感知领域的研究者提供参考。 近五年红外与可见光图像融合实现代码合集已经整理完毕。每个方法单独存放于一个文件夹内，主要使用matlab语言编写，部分采用C语言。深度学习模型为训练好的模型，方便学习研究。