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红外图像校正及处理算法
红外图像校正及处理算法
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红外图像处理算法的研究
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红外图像处理算法的研究 学位论文 内容详实 论述清晰 针对红外图象特征
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通过fpga为核心器件实现图像的叠加与输出功能，通过vga输出，代码中主要介绍如何设定行场同步信号以及如何控制vga输出。
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提出一种基于红外图像分层处理及动态压缩的 DDE 算法。该算法先将原始 14bits 红外图像数据信息中的大动态低频背景和小动态高频细节进行分离提取，并分别对提取的细节层和背景层进行相应的灰度增强和灰度抑制处理，再调整和压缩各图层的动态范围并最终合成 8bits 图像。 实验结果表明，该算法能较好地保留并突出原始红外图像中的边缘和细节信息，达到了预期设计的目标
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基于一点、两点定标的红外图像非均匀校正。 % 0,1,2分别代表三幅图：高温，低温，手型图 % A代表原图；B代表数据类型转换或者校正后的图；D代表一点校正系数 % C代表高温图和低温图的灰度值差矩阵；G代表两点校正斜率系数矩阵；
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采用matlab编程，对给定的图像进行色彩平衡处理。假设已知位于图像中某像素点的坐标。由于图像发生了色偏，该像素有明显的偏红色现象。因此通过色彩平衡处理之后，我们期待图像中的石头能够得以恢复其灰色特征。
图像色彩校正代码
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图像色彩校正的matlab代码 包括几种经典的色彩校正算法
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红外图像非均匀校正算法
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红外焦平面联合非均匀性校正算法
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分别分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正(NUC)算法和基于场景的NUC算法的优势和问题。在此基础上提出了联合NUC算法，其中利用基于定标的两点校正法来初步消除探测器的非均匀性，然后再采用基于场景的时域高通校正法和新型自适应滤波校正法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响，同时减弱系统噪声对成像质量的破坏。实验结果表明，与两点法、时域高通法以及传统自适应滤波法等具有较大工程应用价值
红外焦平面非均匀性校正的人工神经网络算法
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基于混合高斯模型的红外图像自适应校正算法 (2014年)
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针对传统时域高通滤波校正算法存在的鬼影问题，提出一种新的基于混合高斯模型的红外图像自适应校正算法。新算法利用混合高斯模型对场景进行建模，只有在像元输出值满足一定条件的时候，才将其更新到校正系数中，实现有选择性地更新校正系数。通过一组仿真和真实的红外图像序列评价算法的性能，仿真图像采用峰值信噪比指标进行定量评价，新算法比传统时域高通滤波校正算法的峰值信噪比提高了约9 dB。真实图像采用主观的定性评价
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本文研究了基于神经网络的非均匀性校正算法，并分析了算法中存在的缺陷及其 产生的原因。在此基础上，对神经网络法做出如下改进：一方面采用引导滤波计算预 测图像，在对图像起到平滑作用的同时保留图像中的边缘信息，从而在提高校正效果 的同时有效抑制“鬼影”现象的产生；
一种新的红外图像自适应增强算法
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该文献通俗易懂，对于学习数字图像增强很有帮助。
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较为全面的介绍了红外图像增强技术，主要分频域及空域两种方式，对红外所成图像进行相应处理
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