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基于红外与可见光的图像融合源图像

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 【图像融合】基于MATLAB的红外和可见光图像融合与配准算法源码.md
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    本Markdown文档提供了一套基于MATLAB实现的图像处理代码，专注于红外与可见光图像的融合及配准技术，适用于科研学习和项目开发。 【图像融合】红外与可见光的融合与配准算法matlab源码 本段落档提供了关于如何使用Matlab实现红外与可见光图像融合及配准的具体算法代码。通过这些方法，可以有效地将两种不同类型的图像信息结合在一起，以获得更全面、更有用的数据展示和分析结果。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 红外和可见光图像的融合技术
    优质
    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。
     
  • 红外与可见光图像融合学习笔记
    优质
    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NSST的红外和可见光图像融合方法
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    本研究提出了一种创新的图像融合技术，采用非下采样剪切波变换(NSST)来优化红外与可见光图像的结合效果，旨在提升夜间视觉系统的性能。 本段落提出了一种新的基于非下采样剪切波变换（NSST）的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用NSST将已配准的红外与可见光图像分解为低频子带图像及各尺度、方向上的高频子带图像；然后，对低频子带采用一种基于显著图的规则进行融合，并结合人眼视觉特性，使用改进区域对比度的方法来处理高频子带。最后通过NSST逆变换得到最终的融合结果。实验表明该算法能够有效整合红外与可见光图像中的关键信息，在效果上超越了传统的基于NSCT和NSST方法。