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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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。
     
  • 基于深度学习框架的红外与可见光图像融合_ MATLAB
    优质
    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。
     
  • 基于深度学习的红外和可见光决策级融合追踪
    优质
    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。
     
  • 【图像融合】基于MATLAB的红外和可见光融合与配准算法代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的红外与可见光图像融合及配准算法代码。通过多种技术有效结合不同波段影像，提升成像质量和信息量。适合科研学习使用。 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于NSST的红外和可见光图像融合方法
    优质
    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
    优质
    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Tetrolet变换的红外和可见光图像融合
    优质
    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。
     
  • 基于红外与可见光的图像融合源图像
    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。