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infraredimagedenoise
- 红外图像自适应降噪处理的的论文。该方法首先将图像分解为R，G，B颜色分量图像，对每幅图像进行小波变换。根据变换后的不同细节子图的小波系数在区域及方向上具有的不同相关性，用不同的窗口对不同细节图像系数的方差进行估计，然后对小波系数进行一种改进的阈值处理，得到结果图像。-An adaptive wavelet denoising algorithm is presented for noise rem oval of pseudo-color infrared images．
IRandvisbletuxiangpeizhun
- 针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即: 使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗 配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基 于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合. -For visible light and infrared images of the characteris
Infraredandvisibleimagefusionbasedonmuhilayerfeatu
- 目前基于融合的方法能够改善红外图像的视觉效果，但局限于简单的直接融合，忽略了背景等因素所 含噪声的影响及各部分细节信息。-The current approach based on fusion of infrared images can improve the visual effect, but limited to simple direct integration of, ignoring the background noise and other factors contain
fenge
- 一篇基于红外图像的图像分割论文，适合处理红外图像的人学习-An infrared image based on image segmentation papers, suitable for handling infrared images to learn
dataread
- 该程序将红外热像图的tmp文件以数据读入到MATLAB中-The program of infrared thermal images of the tmp file to the data read into MATLAB,
image
- 一种改进的红外图像归一化互相关匹配算法，分析了传统归一化互相关算法在红外空中目标匹配定位时失效的原因,提出一种改进的红 外图像归一化互相关匹配算法. 该方法将模板和匹配区域之间的纹理相关计算看作一个最优化问 题，论文-An improved infrared image normalized cross correlation matching algorithms, analysis of the traditional normalized cross-correlation alg
DFT
- 基于红外的图像分割，描述了红外图像的特点及一些分割所注意-Infrared image segmentation based on describing the characteristics of the infrared images and some division of attention
PCAbased-Laplacian-pyramid
- 本文阐述了基于主元分析的拉普拉斯金字塔图像融合的原理和方法:首先对原图像分别进行拉普拉斯 金字塔分解,然后分别对高频部分采用主元分析（PCA）法融合,对低频部分采用平均梯度法进行融合,最后对 拉普拉斯金字塔做反变换得到最终的融合图像。通过对可见光与红外图像的融合，以及对不同焦距图像融合 的结果分析，该算法比单纯的PCA和拉普拉斯图像融合能得到具有更多有用信息的高对比度的融合图像-In this paper, principal component analysis based on
regis
- 利用myform进行图像配准，将中波红外图像与长波红外图像融合配准，为后续工作做准备-Using myform for image registration, the medium wave infrared images and long-wave infrared image fusion registration, preparation for the follow-up
the-active-contour-method
- 提出一种新的广泛应用于数字图象分析和计算机视觉的主动轮廓(Snake)模型，引 入作用方向可以自适应变化的外加强制力，使控制点能够不依赖于初始轮廓而快速地收敛 到目标的真实轮廓；初始轮廓自动确定；控制点的数目可以自适应地改变；能够在背号比较 复杂的图象中实现对目标轮廓的提取 用该模型对空中目标的红外图象进行的实验结果表 明其具有很好的鲁棒性和实用性．-A new widely used in digital image analysis and computer vision i
INFARED_VISUAL
- 对可见光与红外的图像进行匹配，效果非常明显，并且设计出操作界面变与调入图像进行匹配-Visible light and infrared images of the match, the effect is very obvious, and the user interface changes designed to match with the transferred image
Image-Segment
- 经典算法进行的图像分割，文件中的图像是可将光图像和红外图像。本文件可用于做对比试验。-Classical algorithm for image segmentation, image file is the light images and infrared images. This file can be used to do comparison tests.
Vega
- vc环境下利用Vega软件生产红外图像，对目标进行仿真-vc Vega software production environment using infrared images of the target simulation
InfredCap
- 只能车辆上用于红外图像的采集程序，通过安装在车上的红外CCD采集图像并自动保存为8位的BMP格式的灰度图像。-Infrared images can only be used on the vehicle acquisition process, by vehicle-mounted infrared CCD image acquisition and automatically saved as 8-bit grayscale BMP format images.
edge-intentity--low-corner-algorithm
- 针对弱边缘的角点进行增强，抑制强边缘的角点，对红外图像效果更好的，灰度图像也很好-Corner against weak edge enhancement, inhibition of the strong edges of the corner, the better the effect of infrared images, grayscale images is also very good
fast-human-tracking-
- 为实现红外图像序列中人体轮廓的精确跟踪, 提出了一种基于快速水平集的新算法. 首先, 在目标 区域及其邻近背景区域带上, 而不是在整个图像平面上, 采用模式分类中的最近邻决策思想来构建快速水 平集算法的速度函数 然后, 采用基于动态邻近区域的快速水平集来演化目标边界曲线以实现目标的轮廓 跟踪. 实验结果表明, 该算法能适应目标尺度的变化、目标的分裂或合并, 并获得人体的精确轮廓.-Fast contour tracking algorithm for human body in
infrared-test-images
- 分辨率为320×240的红外图像序列，一共426张，是实验室拍摄的某路上的红外图像，一共426张，可用于matlab红外图像处理仿真-Resolution infrared image sequences 320,240, a total of 426, is a way of infrared images taken by the laboratory, it can be used for infrared image processing matlab simulation
Terravic-infrared-images
- terravic的红外图像库，包含一共五组红外图像，可用于红外图像的matlab仿真实验-terravic infrared image library, containing a total of five sets of infrared images can be used for infrared image simulation matlab
tar_det
- 一种用于检测红外图像中小目标的算法，使用matlab编写的(An algorithm for detecting small and medium targets in infrared images)