13、夜间视觉图像分类与识别技术解析

php55

于 2025-11-12 15:59:38 发布

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分类专栏：夜视智能：从感知到认知文章标签：夜间视觉图像分类 MMSR

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夜间视觉图像分类与识别技术解析

1. 夜间视觉图像分类方法

1.1 MMSR在红外数据集上的分类性能

在夜间视觉图像分类任务中，MMSR（Multi-Manifold Sparse Representation）展现出了出色的性能。通过对红外数据集的实验，我们可以看到不同算法在不同参数下的分类表现。

算法	L = 20	L = 40	L = 60	L = 80	L = 100	L = 120	L = 140	L = 160
PCA	94.04(0.13)	97.95(0.22)	99.12(0.35)	99.51(0.49)	99.66(0.67)	99.95(0.82)	99.93(1.01)	99.79(1.23)
CLPP	94.67(0.87)	98.17(3.25)	99.37(7.19)	99.64(12.5

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1、夜间视觉信息处理与理解技术解析

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分区补光与ISP图像调节技术

AIoT深度探索者 | 嵌入式系统架构师深耕物联网（IoT）与人工智能（AI）融合技术，聚焦边缘计算、图像开发、低功耗通信协议，致力于智能硬件,关注我获取最新技术文章信息与海量资源~

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图像融合是现代图像处理和分析的重要分支，它涉及结合来自同一场景的多个图像或传感器数据，以增强对场景的理解或提取更多信息。图像融合技术能够利用不同图像的互补特性，生成一个质量更高、信息更丰富的单一图像，为分析和决策过程提供支持。融合过程涉及的技术包括但不限于：像素级融合：直接操作像素值，生成含有两个源图像数据的单一图像。特征级融合：结合了图像中提取的特征，如边缘、角点等。决策级融合：在更高层次上，对各个图像的分类或识别结果进行综合决策。

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MATLAB图像识别技术实战：从入门到精通

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MATLAB提供了丰富的形态学操作函数，如imerode用于腐蚀，imdilate用于膨胀，imopen用于开运算，imclose用于闭运算等。此外，也可以创建自定义的结构元素来适应特定的应用需求。形态学操作通常在图像分割后进行，以改进分割的效果，去除不必要的小对象，或者连接断裂的边界线。机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。它包括多种算法和技术，它们能够通过学习样本数据自动改进性能。在图像识别领域，机器学习模型可以自动识别和分类图像中的物体、场景或特征。

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计算机视觉技术：图像识别与处理的前沿进展深度解析

本文系统地概述了计算机视觉技术，详细介绍了图像识别与图像处理的理论基础、关键技术及实际应用。第一章作为总览，为读者提供计算机视觉的背景知识。第二章深入探讨了图像识别的发展历程、关键技术，以及面临的技术...

【MATLAB图像处理：图像识别与增强技术全解析】：视觉效果的魔法师

!... # 摘要 MATLAB作为一种强大的工程计算和图像处理工具，在图像识别和增强领域具有广泛的...随后，详细介绍了图像增强技术，包括基本概念、空间域与频率域技术、以及高级技术如CLAHE和小波变换。文中还通过实践案例分析

Lua非空判断方法[源码]

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JS表格转Excel实现[可运行源码]

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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。

图片转bin文件存储[项目代码]

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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。

ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]

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本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。

Anaconda安装与使用指南[项目源码]

11-24

本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。

【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）

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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。

Lua中loadstring应用[源码]