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基于红外与可见光图像融合的目標檢測方法

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简介：
本研究提出了一种结合红外和可见光图像优势的目标检测技术，旨在提高复杂环境下的目标识别精度和可靠性。通过创新的图像融合算法，有效解决了单一传感器在恶劣条件下性能受限的问题，为智能监控与安防领域提供了新的解决方案。 基于红外和可见光图像融合的目标检测方法研究。

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  • 基于红外与可见光图像融合的目標檢測方法
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    本研究提出了一种结合红外和可见光图像优势的目标检测技术，旨在提高复杂环境下的目标识别精度和可靠性。通过创新的图像融合算法，有效解决了单一传感器在恶劣条件下性能受限的问题，为智能监控与安防领域提供了新的解决方案。 基于红外和可见光图像融合的目标检测方法研究。
     
  • 基于HOG和LBP的目標檢測方法結合
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    本研究探讨了结合HOG与LBP特征的目标检测方法，旨在通过融合两种算法的优势提高目标识别精度与鲁棒性。 一种结合HOG和LBP特征的目标检测方法速度很快，适用于DSP技术开发，并且适合嵌入式系统使用。
     
  • ImageFusion_Pytorch：基于PyTorch的红外与可见光图像融合方法
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于NSCT的红外和可见光图像融合方法
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    本研究提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSCT)的创新算法，旨在优化红外与可见光图像的融合效果，增强夜间视觉识别能力。 本段落提出了一种基于NSCT的红外与可见光图像融合方法。首先对输入图像进行NSCT分解；然后根据不同子带的特点采用不同的融合规则：对于低频子带，利用区域能量及方差构造决策值，并结合决策值选大法和加权平均的方法实现融合；而对于高频子带的最高层，则使用像素绝对值选大的方法进行图像融合。除此之外，在处理其他层次的高频子带时采用基于区域能量匹配度的区域方差选大规则来完成融合过程。最后，通过NSCT逆变换对已经完成融合后的系数重新构建为最终的融合图像。实验结果表明该算法能够有效地捕捉到更多的细节信息，并生成质量优良的融合图像。
     
  • 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。
     
  • 基于小波变换的可见光与红外图像融合方法.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。
     
  • 可见光和红外图像的配准与融合
    优质
    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。