RGB—T图像融合可视化

最新推荐文章于 2025-11-20 22:06:01 发布
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本文探讨了RGB-T图像的融合方法，采用0.4到0.6的比例进行融合处理，通过OpenCV库实现图像的可视化展示，揭示了多模态图像信息的综合优势。

按0.4-0.6比例融合

import cv2
import os
# 中文路径不可取
# img_dir = r"C:\Users\lpf\Desktop\毕业相关\paper\1_RGBT初稿\RGBT数据集分析"
img_dir = "./img"
ti_path = os.path.join(img_dir, "06572i.jpg")
rgb_path = os.path.join(img_dir, "06572v.jpg"
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RGBT图像融合算法综述
Littro Innovations
06-20 4775
介绍几种RGBT图像融合算法
【三维目标检测可视化】三维点云目标检测与图像融合可视化
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05-25 8726
本节主要介绍将三维点云检测到的目标框投影到图像中进行可视化，含算法步骤、数据、代码以及可视化效果。为了更好地展示可视化效果，需要把点云中图像范围的点云滤除掉，详细过程请参考：三维点云目标检测 — VoxelNet详解crop.py （一）_Coding的叶子的博客-优快云博客_三维点云目标检测。 下方代码与展示效果基于mini kitti数据集，详细介绍和下载地址请参考：KITTI数据集简介 — Mini KITTI_Coding的叶子的博客-CS
e3_matlab_RGB三通道_图像处理_图像融合_
10-01
matlab图像融合，对一幅图像的RGB三通道分别做不同的处理，然后重新融合
（数据集）RGBT-Tiny：大规模可见光-热红外（RGBT）小目标检测基准数据集
最新发布
LJ1147517021的博客
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《可见热微小目标检测：基准数据集和基线》提出首个大规模可见光-热红外(RGBT)小目标检测数据集RGBT-Tiny，包含115个序列、93K帧图像和1.2M手工标注，其中81%目标小于16×16像素。针对传统IoU指标对小目标检测评价不合理的问题，论文提出尺度自适应适应度(SAFit)评价指标，能根据目标大小自动调整评价方式。研究对30种先进算法进行评估，发现端到端框架和RGBT融合方法表现突出，但当前最佳AP仅20-30%，显示该数据集具有显著挑战性。该工作为全天候监控、无人驾驶等应用提供了重要基准。
基于RGB-D图像的多模态特征融合
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几种融合介绍
RGB图像通道混合
欢迎来到道的世界
07-05 618
python代码 import cv2 as cv import os import skimage.io import numpy as np img_path = os.path.join(os.getcwd(),'RGB_Original.jpg') img = skimage.io.imread(img_path) R = img[:,:,0] G = img[:,:,1] B = img[:,:,2] # Save singel channel R,G,B skimage.io.imsav
【配送路径规划】白鲨算法WSO求解带时间窗的骑手外卖配送路径规划问题（目标函数：最优成本 含服务客户数量 服务时间 载量 路径长度）【含Matlab源码 5035期】
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07-12 739
白鲨算法WSO求解带时间窗的骑手外卖配送路径规划问题（目标函数：最优成本 含服务客户数量 服务时间 载量 路径长度） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
RGB图像交替棋盘可视化MATLAB工具
该方法通过将两个具有相同尺寸的RGB图像以棋盘格（checkerboard）模式交替拼接，生成一幅融合后的可视化图像，从而直观地展现两幅原始图像在空间结构、颜色分布以及细节特征上的异同。此技术广泛应用于图像配准评估...
基于opencv和mfc的摄像头采集处理程序，图像处理可视化.zip
08-28
6. **图像融合**：将多张图像的信息融合，以增强图像细节或提高处理效果。 在实现过程中，通常会采用事件驱动编程，当摄像头捕获到新的帧时，触发相应的处理函数，更新显示的图像。同时，为了保证实时性，需要合理...
点云数据与多相机图像融合实现3D场景的彩色可视化
u014374826的博客
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【图像融合】基于RGB和最佳波段图像融合的两尺度图像融合附Matlab实现
qq_59747472的博客
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摘要: 图像融合技术旨在将多源图像的信息有效结合，生成包含更多细节和更丰富信息的融合图像。本文研究了一种基于RGB图像和最佳波段图像融合的两尺度图像融合方法。该方法首先分别对RGB图像和最佳波段图像进行多尺度分解，然后在高频和低频两个尺度上分别进行融合，最后将融合后的高频和低频分量进行重构，得到最终的融合图像。通过实验验证，该方法能够有效地融合RGB图像和最佳波段图像的信息，提高图像的细节清晰度和信息量，并在一定程度上克服了单一尺度融合方法的局限性。关键词: 图像融合；RGB图像；最佳波段；多尺度分解；
点云与RGB图像的融合技术
QfcaLinux的博客
09-25 2343
近年来，随着计算机视觉和机器学习的快速发展，点云与RGB图像的融合成为了一个热门的研究方向。在本文中，我们将探讨点云与RGB图像的融合技术，并给出相关的源代码。除了深度学习方法，还可以使用几何计算的方法进行点云与RGB图像的融合。通过将重建的点云与RGB图像进行对齐，并根据相机参数将点云映射到图像空间中，可以实现点云与RGB图像的融合。综上所述，点云与RGB图像的融合是一个重要的研究方向，它可以提供丰富的物体信息，为各种视觉任务提供更准确、全面的数据支持。点云与RGB图像的融合在许多领域都有广泛的应用。
FuNNet-基于多尺度RGB-T融合的多模态神经网络语义分割
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FuNNet-34
FuNNet： 基于多尺度RGB-T融合的多模态神经网络语义分割
莫大逗比嘟嘟
04-20 1900
目录 一、Title 二、Journal 三、Background 四、Model 五、Experiments Experiment 1 Experiment 2 Experiment 3 Experiment 4 论文阅读时间: 2021-4-15 21:46:50 一、Title Multi-modal neural networks with multi-scale RGB-T fusion for semantic segmentation 二、Jou...
2019 RAL之RGBT语义分割：RTFNet: RGB-Thermal Fusion Network for Semantic Segmentation of Urban Scenes
makabaka的博客
10-22 1162
RTFNet: RGB-Thermal Fusion Network for Semantic Segm 简述： 本文针对RGB-T语义分割任务，利用热图像的优势，并融合RGB和热信息在一个新的深度神经网络。 模型： 本文只有一个创新点，就是upception模块，其实就是上采样跳链接模块，本文没有太大的创新点，指标达到了sota（Res50的mIOU为51.7）： ...
RGB-T追踪——【多模态融合】APFNet: Attribute-Based Progressive Fusion Network for RGBT Tracking
qq_42312574的博客
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现有的RGB-T多模态的融合模型通常是设计一个大而复杂的融合模型，或是生成模态相关的置信分数来自适应性地融合RGB模态和TIR模态特征，或是充分考虑模态共享特征-模态独有特征-模态生成响应图这三个方面设计融合模型。这样复杂模型所带来的问题就是需要大量的训练数据，且尽可能包括各种有挑战属性的场景。中提出一个RGB-T追踪的新思路：针对五个典型的挑战（如光照变化(IV)、快速运动(FM)、尺度变化(SV)、遮挡(OCC)和热交叉(TC)）设计不同的分支提取相应特征，再融合起来。
RGB-T追踪——【多模态融合】Visible-Thermal UAV Tracking: A Large-Scale Benchmark and New Baseline
qq_42312574的博客
07-28 8187
通常RGB-T追踪器主要用了RGB追踪器相似的pipeline，然后聚焦于设计一个两模态融合方法。现有的融合方法主要分为图片融合、特征融合、决策融合三类。【图片融合】利用BackBone网络，以共享权重的方式学习可见光图片和热红外图片的图片特征，并且学出来的这个共享权重相当于取了可见光图片和热红外图片中对定位目标有用的一致的信息。这种方法存在的缺陷是需要可见光图片和热红外图片高度对齐。【特征融合】大多数Tracker是融合可见光图片和热红外图片的特征。这里也有两种融合。......
各种类型的RGB图像总结
985小菜鸡
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RGB系列图像包含了多个类型的图像，它们在传统的红、绿、蓝（RGB）颜色通道基础上添加了其他信息通道，以提供更丰富的图像数据。这些扩展的图像类型通常用于计算机视觉、图像处理和深度学习等领域。：添加了近红外（Near Infrared, NIR）通道，用于遥感和农业监测等领域。：包含热红外（Thermal Infrared）通道，用于夜视、监控和温度测量等应用。：加入了强度（Intensity）信息通道，通常用于光学成像和医学成像中。：包含透明度（Alpha）通道，用于图像合成和图像编辑。
RGB-T行人检测汇总
zz937211040的博客
07-08 5976
**RGB-T行人检测汇总** 1.介绍  2015年，第一个RGB-T行人检测数据集KAIST被提出，多光谱行人检测任务逐渐成为计算机视觉领域的研究热点之一。可见光相机可以在光照条件良好的条件下清晰地捕捉到行人的细节信息和颜色信息，但在弱光照甚至黑夜的环境下很难捕捉到有效的目标信息；而红外相机对外部光照变化不敏感，通常可以呈现出人体清晰的轮廓，但会丢失了人体的细节信息和颜色信息。因此，可见光图像和红外图像所提供的信息是互补的，如果可以有效地融合两种不同光谱类型的图像，就能得到更丰富的目标特征，增强行人检测
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