可见光图像识别技术的原理
可见光与红外系统
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MT9M034内部功能框图
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034CMOS图像信息读出原理
CPLD
时钟
034 CMOS 场同步
数据 电源
行同步
MC HS VS DATA
PC 或 平 板
USB 2.0
接口
将配置好的CMOS的行、场、时钟同步信号和数据位分出与CPLD引脚连接，此时CPLD获得 CMOS传出的行时钟,场时钟，像素时钟和12位数字信号。CPLD将12位CMOS数字信号低四位舍 去，留下高八位送给CY7C68013进行传输。
的识别热目标，探测距离远，但是图像对比度差，细节信息不丰富；
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可见光成像与红外成像区别
(1)可见光图像与红外图像的成像原理不 同，前者依据物体的反射率的不同进行 成像，后者依据物体的温度或辐射率不 同进行成像，因此红外图像的光谱信息 明显不如可见光图像。
光谱范围示意图
(2)可见光图像与红外图像的空间分辨率 不同，一般情况下，前者的空间分辨率 高于后者；
CPLD
配置
控制线
IRFPA
数据 电源
PC
MC HS VS DATA
USB 2.0接口 Nhomakorabea或 平 板
红外图像探测器采用了非制冷红外机芯组件，如图3-18所示。红外机芯的输出接口包括RS232接口、 图像数据以及同步信号（DATA、HS、VS、MC）。当需要配置红外机芯的工作模式时，RS232接口 与PC机连接，配置完成后参数保存在ROM中，掉电不丢失，此时可以断开RS232与PC机的连接。
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可见光CMOS图像信息读出原理
CMOS图像传感器MT9M034是Aptina公司于
2012年底推出的一款定位于低照度环境成像 探测的高灵敏度、低噪声CMOS图像传感器， 拥有完善的相机功能，例如自动曝光控制、 增益控制、窗口选择、视频模式和单帧模式
红外可见光融合算法
红外可见光融合算法：将红外图像与可见光图像结合随着科技的不断发展，红外技术在军事、医疗、安防等领域得到广泛应用。
然而，红外图像与可见光图像存在巨大的差异，给图像分析和识别带来了很大的挑战。
为了解决这个问题，红外可见光融合算法应运而生。
一、什么是红外可见光融合算法？红外可见光融合算法是一种将红外图像和可见光图像融合在一起的图像处理技术。
通过将两种图像的信息结合起来，可以提高图像的质量和分辨率，从而更好地进行目标识别和跟踪。
二、红外可见光融合算法的原理红外图像和可见光图像的差异主要表现在以下几个方面：1.波长范围不同：红外波长范围为0.75-1000微米，可见光波长范围为0.4-0.75微米。
2.光学特性不同：红外光具有强的穿透力，可以穿透一些物体，如雾、烟等；可见光光线的穿透力较弱，易受到大气、云雾等干扰。
3.图像质量不同：红外图像的质量受到环境因素的影响较大，如温度、湿度等；可见光图像的质量受到光线和环境光的影响较大。
因此，红外可见光融合算法的原理就是将两种图像的信息进行结合，通过图像处理技术将它们融合在一起，从而得到更高质量的图像。
三、红外可见光融合算法的应用红外可见光融合算法在军事、医疗、安防等领域得到广泛应用，可以提高图像识别和跟踪的准确性，有助于提高工作效率和安全性。
比如，在军事领域，红外可见光融合算法可以用于夜视装置、导弹制导、无人机等方面。
在医疗领域，红外可见光融合算法可以用于诊断乳腺癌、糖尿病等疾病。
在安防领域，红外可见光融合算法可以用于监控、安检等方面。
四、红外可见光融合算法的发展趋势随着科技的不断发展，红外可见光融合算法也在不断改进和优化。
未来，红外可见光融合算法将更加智能化、自动化，可以实现更加精准的目标识别和跟踪，为各个领域的应用提供更好的支持。
总之，红外可见光融合算法是一种非常有前景的图像处理技术，可以帮助我们更好地利用红外和可见光图像的信息，提高图像的质量和分辨率，为各个领域的应用提供更好的支持。
图像识别技术研究综述
图像识别技术研究综述作者：徐彩云来源：《电脑知识与技术》2013年第10期摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。
基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理；图像识别；成像中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）10-2446-02图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。
随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。
图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。
图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术图像处理（image processing）利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。
图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。
这种处理大多数是依赖于软件实现的。
其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1）图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。
数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。
可见光与红外系统PPT课件
计算机显示红外图像。当再按一次切换键，可将图像切换成可见光，继续寻找下一 个测量目标，依此循环。
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MT9M034实物图
可见光CMOS图像信息读出原理
CMOS图像传感器MT9M034是Aptina公司于 2012年底推出的一款定位于低照度环境成像 探测的高灵敏度、低噪声CMOS图像传感器， 拥有完善的相机功能，例如自动曝光控制、 增益控制、窗口选择、视频模式和单帧模式 等，获取图像的方式有线性模式和高动态模 式两种选择。
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MT9M034内部功能框图
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034CMOS图像信息读出原理
时钟
034 行同步 CMOS 场同步
数据 电源
CPLD
MC HS VS DATA
USB
或 平
2.0
板
接口
PC
将配置好的CMOS的行、场、时钟同步信号和数据位分出与CPLD引脚连接，此时CPLD获得 CMOS传出的行时钟,场时钟，像素时钟和12位数字信号。CPLD将12位CMOS数字信号低四位舍 去，留下高八位送给CY7C68013进行传输。
学习总结
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
测绘技术中的遥感可见光影像处理流程讲解
测绘技术中的遥感可见光影像处理流程讲解遥感技术在测绘领域起着至关重要的作用，特别是对于可见光影像的处理。
本文将介绍遥感可见光影像的处理流程，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、遥感可见光影像的获取首先，我们需要明白如何获取遥感可见光影像。
可见光遥感影像是通过卫星、无人机等航天器拍摄地球表面的影像。
这些影像包含了大量的地理信息和特征，可以用于地形测绘、土地利用规划、资源调查等领域。
二、预处理在进行可见光影像处理之前，需要对原始影像进行一些预处理操作。
这些操作包括去除噪声、辐射定标、几何校正等。
去除噪声可以提高影像的质量，并减少后续处理的误差。
辐射定标是将影像中的光强值转换为物理量，以便进行进一步的分析。
几何校正是校正影像的形变和位置偏移，使影像与实际地理位置相对应。
三、图像增强图像增强是为了使影像更加清晰和易于解读，常用于高亮度区域或低对比度区域。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、拉伸、滤波等。
直方图均衡化是通过调整图像的灰度级分布，使得图像的对比度更好。
拉伸是通过调整图像的亮度范围，使得图像在可视化时更加清晰。
滤波是通过对图像进行平滑或锐化处理，以增强影像中的特定特征。
四、特征提取特征提取是遥感可见光影像处理的关键步骤之一。
通过特征提取，可以从影像中提取出各种特征，如土地利用类型、植被覆盖程度、建筑物区域等。
常用的特征提取方法包括阈值分割、边缘检测、纹理分析等。
阈值分割是将影像按照亮度值划分为不同的区域，以提取出不同的特征。
边缘检测是寻找影像中的边界，以便于分析和进一步处理。
纹理分析是对影像中的纹理特征进行提取和描述。
五、分类与识别分类与识别是根据提取的特征对影像进行分类和标识。
这是遥感可见光影像处理的核心任务之一。
分类与识别可以根据不同的应用需求进行，如土地利用分类、建筑物识别等。
常见的分类与识别方法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
这些方法通过建立数学模型和算法，将影像中的特征映射到标签或类别中，以达到分类和识别的目的。
遥感科学-第六章-可见光-近红外遥感
光学遥感系统
可见光 — 反射红外遥感
光学 遥感 系统
热红外遥感
摄影系统 — 照相机 —
黑白 天然彩色 红外 彩红外 其它
电子扫描系统 — TV 摄象机
扫描系统
光机扫描系统 推扫式扫描系统
LANDSAT / MSS LANDSAT / TM、ETM+ NOAA / AVHRR FY / AVHRR
SPOT / HRG CBERS-1、2 等
1．成像原理 2．Landsat/TM、ASTER、AVHRR、风云卫星、MODIS
二. 推扫式扫描系统 ( Push—broom Scanning System ) 1． 成像原理 2．SPOT、QickBird、IKONOS、CBERS-1、BEIJING-1
三. 成像光谱 ( Imaging Spectrome越低变形 越大。
顶视 侧视
象主点
+
地图--正射投影
摄影图像--中心投影
摄影系统的优势
• 空间分辨率高； • 立体像对，利于精确地测量与分析； • 高度的灵活性、实用性、成本低（相对 于造卫星而言）； • …… 因此，尽管摄影系统与多波段扫描系统相比，胶 片的光谱响应范围要窄得多，但仍有很大的应用领域， 被广泛应用，并派生出一门技术成熟的 航空摄影测 量学。
盐碱地、沙地为白色、黄白色。云和雪均呈亮白色。 居民地（城区），因多为水泥材料，青灰屋顶反射兰、绿光 且反射率较低，而呈灰蓝色，若为红瓦房反射较强的红光、红 外光而呈淡黄色。
土壤 植物 水
波 长（m）
彩色合成
―天然”彩色合成：
可见光 R、 G 、B 波段----（ RGB ） ， 如，TM 3、2、1 （ RGB ） ；
基于偏振成像的可见光图像增强
基于偏振成像的可见光图像增强赵蓉;顾国华;杨蔚【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2016(040)002【摘要】为了改善可见光图像质量,提高对隐藏在自然背景中人造目标的探测率,采用了基于偏振成像的可见光图像增强方法,很好地凸显出人造目标,提供更多的细节与纹理信息. 利用偏振成像方式获取偏振度、偏振角和椭率角图像,对多维偏振图像中的像素点在邦加球内进行聚类得到偏振特征图像,运用双树复小波对光强图像和偏振特征图像进行分解,低频子带采用主成分分析法,高频子带选用区域方差特征匹配的融合策略,得到增强图像. 进行了户外实验,并理论分析得到了各个图像的性能指标数据. 结果表明,增强后的图像较原图像具有更加丰富的图像细节与偏振目标信息,该方法有效可行,对目标识别与探测具有一定意义.%In order to improve the image quality and recognition of an artificial target hidden in the natural background , an enhancement method of the visible light image based on the polarization imaging was put forward to highlight the artificial target and provide more details and texture information .Firstly, the degree of polarization , polarization angle and ellipticity angle of the image were obtained based on polarization imaging .Secondly , the polarization characteristics were obtained after the pixels in the multidimensional image clustered in the Poincare sphere .Fianlly, the intensity image and the polarization characteristic image was decomposed by means of the dual tree complex wavelet transform .The principal component analysis wasused in the low frequency sub-band and the feature fusion strategy based on the region variance was used in the high frequency sub -band, then the enhancement image was obtained .The outdoor experiment was performed to test the effectiveness of the algorithm proposed in the paper .After the theoretical analysis , the performance index of each image was obtained .The results of the subjective and objective evaluation both show that the enhancement image has more details and polarization information , which are important for target recognition and detection .【总页数】5页(P227-231)【作者】赵蓉;顾国华;杨蔚【作者单位】南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京210094;南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京210094;南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京210094【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.一种低对比度可见光超视距成像的实时图像增强方法 [J], 李力;金伟其;黄有为;王霞;孙悦;吴允刚2.基于微偏振阵列成像的实时天空偏振光导航 [J], 张文静;马龙;赵立双;曹毓3.考虑偏振片非理想性的可见光偏振成像修正模型 [J], 杨洁; 金伟其; 裘溯; 王霞; 薛富铎4.基于云偏振的偏振成像仪参量检验方法 [J], 涂碧海;姚萍萍;李树;提汝芳;孟炳寰;黄禅;洪津5.一种新的被动式可见光与红外偏振成像系统 [J], 高国龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
红外光与可见光的图像配准识别技术分析
红外光与可见光的图像配准识别技术分析作者：赵晨陈天华李子伊王聪聪来源：《科学与财富》2017年第29期摘要：随着科技水平的提升，对于红外光与可见光实现图像配准技术的优化是极为重要的，本文对于图像配准识别技术进行了概述，对于主流的基于几何特征、基于模型、基于统计方法、基于神经网络等图像识别配准方法进行了探讨，同时对于SIFT、ORB、Brief等几种图像配准的特征提取方法进行了分析，对于基于神经网络的自适应图像配准识别优化新技术进行了研究，对于图像配准技术的前景进行了展望。
关键词：红外光；可见光；图像配准；识别1 引言随着计算机技术和通信技术的飞速发展，以及信息技术和计算机技术在生活、军工等各个方面的广泛使用，我们越来越离不开计算机的相关技术，控制技术也是越来越得到了广泛认可和应用。
如今，在航空方面，计算机视觉技术也得到了广泛使用。
如今，在民航方面，计算机在飞行安全方面起到了至关重要的作用。
红外与可见光图像配准是常见的多模态图像配准，它广泛应用于军事、遥感等领域，有必要对其进行更加深入的研究。
红外与可见光图像配准是配准中比较常见的，由于红外反映景物的辐射信息，而可见光反映的是景物的反射信息，二者输出图像具有不同灰度特征，这些特征互为补充，可以融合在一起进行目标识别。
图像配准的基本问题是提出一种图像转换方法，用以校正图像的坐标和形变。
比如，对同一场景，不同时在不同视点拍摄的图像，或多或少会存在平移、旋转的情况，它们是处于不同的坐标系内的，需要校正过来。
而造成图像形变的原因多种多样，例如对于我们这里的红外与可见光图像而言，传感器噪声、由传感器视点变化或平台不稳定造成的透视变化、被拍摄物体的移动、变形或生长等变化，以及阴影和云层遮盖都使图像产生不同形式的形变。
正是图像形变的原因和形式不同，决定了必须要有不同的图像配准技术与之对应。
正是由于上面的原因，我们对于红外与可见光图像配准的研究就十分有必要了。
2 图像配准识别技术分析2.1 图像识别配准概述图像配准是指对同一目标在不同条件下获得的两幅（或者两幅以上）图像进行匹配的图像处理过程，是图像处理中的一个基本问题。
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可见光图像识别技术的原理
可见光图像识别技术的原理基于对图像中的可见光信息进行分析和处理。
其主要步骤包括图像获取、预处理、特征提取和分类识别等。
1. 图像获取：可见光图像通过摄像头、相机等设备获取，并转化为数字图像。
2. 预处理：对原始图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、图像平滑等操作，提高图像的质量和可用性。
3. 特征提取：从预处理后的图像中提取出有用的特征信息，常见的特征包括边缘、纹理、颜色等。
4. 分类识别：使用机器学习、深度学习等方法对提取到的特征进行分类和识别。
这些方法包括支持向量机、神经网络、卷积神经网络等。
训练集的数据用于训练分类器，然后将测试图像输入分类器，得到图像的分类结果。
总体来说，可见光图像识别技术的原理是将图像信息转化为数字化的数据，通过对图像进行预处理和特征提取，然后使用分类器对特征进行分类和识别，以达到对可见光图像进行识别的目的。