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网上找了一些红外图像,但数量不够。求红外图像图片
拜仁四强
2016-05-27 03:15:30
发至邮箱 xidianhgh@163.com
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网上找了一些红外图像,但数量不够。求红外图像图片
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Fang_biue
2019-10-27
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您好,可以分享一下您的红外图像数据集吗,谢谢您了。1139637068@qq.com
qq_43517547
2019-09-12
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你好,红外图像的数据集可以发一下么,很需要qq282101079,谢谢!
zuomaimu6806
2019-05-10
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楼主,能分享一下红外数据集吗,QQ1551738067
mywaver
2019-05-07
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灰化一下 就可以了
赵4老师
2018-09-22
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qq_42375452
2018-09-22
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楼主能分享一下你的红外图像数据集吗?不胜感激
442075949@qq.com
羊灵生息
2017-12-05
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楼主能分享一下你现在的红外遥感收据么?十分感谢! 邮箱:17120227@bjtu.edu.cn
小小鸟的梦想
2017-10-29
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楼主可以分享一下红外图像数据集么?谢谢谢谢谢谢 邮箱:1565146003@qq.com
xdyjwchm
2017-04-26
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楼主能分享一下你的红外图像数据集吗?不胜感激 863341872@qq.com
kakabulusi
2017-03-23
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使用CN.BING.COM 搜索代替百度, 飘过。。。。。 顺路小小的感慨一下:google才是查询技术文档的好帮手啊,,,,可惜退出中国了。。。
Gu66
2017-03-21
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邮箱在这 jjjdsb@163.com
Gu66
2017-03-21
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楼主能分享一下你的红外图像数据集吗?谢谢
shiter
2016-05-27
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网上有很多可用的数据集,
Eleven
2016-05-27
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http://cn.bing.com/images/search?q=%E7%BA%A2%E5%A4%96%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%9B%BE%E7%89%87&qpvt=%E7%BA%A2%E5%A4%96%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%9B%BE%E7%89%87&qpvt=%E7%BA%A2%E5%A4%96%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%9B%BE%E7%89%87&qpvt=%E7%BA%A2%E5%A4%96%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%9B%BE%E7%89%87&FORM=IGRE
红外
与可见光
图像
自适应融合源代码
针对低可见光
图像
和
红外
图像
的特点,提出一种基于 DT-CWT的自适应
图像
融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源
图像
作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数 特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为 融合准则,突出和增强了各源
图像
的对比度与细节信息.实验结果表明:与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示 了源
图像
中的边缘和细节信息,对比度和清晰度都有所提高.该算法用matlab得以实现。
数字处理中
图像
融合实验源
图片
最近看
图像
融合,发现实验源图很难
找
,就把我
找
到的和大家分享:
图像
融合实验
图片
,含
红外
与可见光
图片
,多聚焦
图片
,MRI/CT
图片
红外
图像
特征提取
红外
图像
成像特点: 由于
红外
图像
是通过“测量”物体向外辐射的热量而获得的,故与可将光
图像
相比: 分辨率差 对比度低 信噪比低 视觉效果模糊 灰度分布与目标反射特征无线性关系 局部不变特征 目前绝大多数景物匹配算法提取的都是全局不变特征,它能很好解决同一目标的一致性判决问题,但很难消除
图像
的成像畸变。当
图像
之间的成像畸变很复杂时,利用全局信息进行匹配非常困难,特别是存在局部遮挡时,全图特征会随之变化。 基于以上特点,
红外
图像
的匹配识别与跟踪一般都是基于特征的方...
批量RGB
图像
转
红外
图像
将RGB
图像
转换为
红外
图像
是一种
图像
处理技术,旨在模拟
红外
摄影的效果。
红外
摄影是利用相机或传感器捕捉
红外
光谱范围内的光线,而不是可见光谱范围内的光线。
红外
图像
通常显示出与可见光摄影不同的特征和效果。在RGB
图像
转换为
红外
图像
的过程中,通常会采用一些简单的转换规则来模拟
红外
效果。3.色彩调整:根据
红外
摄影的特点,可能需要对颜色进行调整,使得
图像
更符合
红外
摄影的特征。4.滤波效果:添加一些滤波效果,如模糊或纹理增强,以增强
红外
图像
的效果。1.通道混合:通常使用RGB通道的加权组合来生成
红外
效果。
红外
图像
处理:夜视与热成像技术解析
红外
图像
处理:夜视与热成像技术解析 ,人工智能,计算机视觉,大模型,AI,
红外
图像
处理技术是夜视与热成像系统的核心,在军事、安防、工业检测、医疗诊断等多个领域发挥着不可替代的作用。本文深入剖析
红外
成像的基本原理,系统阐述传统
红外
图像
处理方法和基于深度学习的前沿技术,并结合丰富的代码示例展示具体实现过程,同时探讨
红外
图像
处理在各场景中的应用、面临的挑战及未来发展方向,旨在为相关领域研究人员和从业者提供全面且深入的技术参考。
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