成像专题

彩色成像的基础和应用 原理 Principles(四)人类视觉 修订版

由于此书覆盖的领域之巨大, 翻译此书是非常具有挑战性的工作,如有过错请谅解和指正。 【注:彩色成像的基础(二)讨论光的传播 (三)光与物质的相互作用 暂时未翻译完成】                  前面几章讨论了光及其与物质的相互作用。当光线进入人眼时,会发生一种特别重要的相互作用。光落在视网膜上,会引发一连串最引人注目的事件。在本章和下一章中,我们将根据目前的知识水平,重点讨论这一系列事件。

Python(TensorFlow和PyTorch)两种显微镜成像重建算法模型(显微镜学)

🎯要点 🎯受激发射损耗显微镜算法模型:🖊恢复嘈杂二维和三维图像 | 🖊模型架构:恢复上下文信息和超分辨率图像 | 🖊使用嘈杂和高信噪比的图像训练模型 | 🖊准备半合成训练集 | 🖊优化沙邦尼尔损失和边缘损失 | 🖊使用峰值信噪比、归一化均方误差和多尺度结构相似性指数量化结果 | 🎯训练荧光显微镜模型和对抗网络图形转换模型 🍪语言内容分比 🍇Python图像归一化

基于单片机的热成像测温显示系统设计

本设计基于单片机的热成像测温显示系统,本系统包括STM32F103C6T6微控制器、MLX90640红外温度传感器、TFT-LCD显示屏、AT24C02存储模块、报警模块、按键模块和MP3语音播报模块。其可以通过热成像传感器对被检测物体的温度进行非接触式测量,并能够将被测信息显示在LCD显示屏上;采集得到的温度值通过与预先设定的报警阈值进行比对,利用语音模块和LED灯实现了超阈值报警功能

机器视觉-3 光学成像之明场与暗场

一. 原理介绍                 在机器视觉中,光学成像的明场(Bright Field)和暗场(Dark Field)是两种常见的成像技术,分别用于不同的检测和分析场景。它们通过不同的光照方式来突出对象的特征,从而帮助识别、检测和测量对象的各类细节。 明场成像原理:是一种传统的光学成像技术。在这种技术中,光源直接照射到物体上,反射光或透射光直接进入相机或传感器。成像的亮度主要由

【表格】EEG作为脑成像工具的分析与应用

EEG作为脑成像工具的分析与应用 【表格】EEG空间分析方法与应用 方法/应用描述关键点示例/公式备注全局场功率(GFP)量化头皮电位场的强度 G F P = σ ( V t ) GFP = \sigma(V_t) GFP=σ(Vt​) 其中 V t V_t Vt​为t时刻各电极电压无具体公式,为标准差计算提供对同步活动强度的全局度量,不受电极位置影响全局地图不相似性量化不同条件下地图地形的差

基于成像激光雷达的鲁棒位置识别

点云PCL免费知识星球,点云论文速读。 文章:Robust Place Recognition using an Imaging Lidar 作者:Tixiao Shan, Brendan Englot, Fabio Duarte, Carlo Ratti, and Daniela Rus 编译:点云PCL(ICRA 2021) 开源代码:https://github.com/TixiaoSha

AI在医学领域:在软组织和骨骼肿瘤放射学成像中的应用综述

软组织和骨骼肿瘤(Soft-tissue and bone tumours,STBT)是人体中较为罕见的肿瘤,包括良性和恶性病变。恶性STBT,约占所有肿瘤的1%。这些肿瘤可以发生在任何年龄和几乎所有解剖部位,起源于包括肌肉、脂肪、血管、软骨和骨骼在内的结缔组织细胞。STBT的罕见性以及它们的亚型多样性和不同的临床表现,为准确诊断和预后带来了巨大挑战。       放射学成像(包括核

电子通道衬度成像:深入理解成像原理与技巧

电子通道衬度成像:深入理解成像原理与技巧   电子通道衬度成像(Electron Channeling Contrast Imaging,简称ECCI)是一种利用电子显微镜技术来观察晶体材料中的缺陷、位错和晶体取向等信息的成像技术;这种技术在深入理解晶体材料结构与性能之间的关系方面具有重要作用。 一、原理 电子通道衬度成像是基于电子束与晶体材料相互作用的一种成像方法,当电子束穿过晶

【论文阅读】结构光三维表面成像

Structured-light 3D surface imaging: a tutorial 1. 基本原理2. 序列投影技术2.1.二进制图案2.2 灰度级图案(格雷图案)2.4.混合方法:相位偏移+格雷编码 3. 全帧空间变化颜色图案3.1.彩虹3D相机3.2.连续变化的颜色编码4.4 基于De Bruijn序列的条纹索引 5. 网格索引:2D 空间网格图案5.1.伪随机二进制数组 (

相机模型与成像过程:深入解析相机内参、外参及标定方法

相机模型与成像过程:深入解析相机内参、外参及标定方法 引言 相机作为图像采集的重要设备,在图像处理、计算机视觉及机器视觉等领域扮演着核心角色。了解相机的成像原理、模型参数及标定方法,对于提升图像质量和后续处理效果至关重要。本文将详细解析相机模型与成像过程。 相机模型与成像过程 针孔相机模型 针孔相机模型是计算机视觉和摄影中广泛使用的一个基础模型,它模拟了光线通过一个理想化的针孔(即相

CCS环形低角度光源用于细微凹凸、损伤、刻印字符的成像——LDR2-LA1系列

机器视觉系统中,光源起着重要作用,不同类型的光源应用也不同,选择合适的光源成像效果非常明显。今天我们一起来看看CCS光源——工业用环形低角度光源LDR2-LA1系列,可对被测物体近距离使用。 LDR2-LA1 特点 1、从被测物体的最近距离照射 与LDR2-LA系列相比,可进行与被测物体更近距离的照射。适合细微凹凸、损伤、刻印字符的成像。 食品容器的外观成像 食

图像分隔和深度成像技术为什么受市场欢迎-数字孪生技术和物联网智能汽车技术的大爆发?分析一下图像技术的前生后世

图像分隔和深度成像是计算机视觉和图像处理领域的两项重要技术,它们各自有不同的技术基础和要点。 图像分隔技术基础: 机器学习和模式识别: 图像分隔通常依赖于机器学习算法,如支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等,来识别和分离图像中的不同对象或区域。图像处理技术: 包括滤波、边缘检测、阈值分割、区域生长等,这些技术帮助改善图像质量,突出特征,为后续的分割任务提供辅助。特征提取: 图像的颜色、纹

“未来视界”趣味实验室 | 鸡蛋的OCT无损检测与成像

未来视界 顷刻之间  友思特全新实验室专栏正式成立啦,欢迎踏入“未来视界趣味实验室”!在这里,我们将以独特的视角,带大家探索光电与机器视觉的奥秘。 想象一下,如何通过小小摄像头看透物体深处的故事?如何利用光线编织出数字世界的图案?我们将着手设计有趣的光学传感实验,解读像素间的密语,理解深度学习/3D检测/新型光电等技术在机器图像检测识别中的神奇力量。 每一次实验,都是理论与实践的碰撞,是科技

分布式光纤测温DTS与红外热成像系统的主要区别是什么?

分布式光纤测温DTS和红外热成像系统在应用领域和工作原理上存在显著的区别,两者具有明显的差异性。红外热成像系统适用于表现扩散式发热、面式场景以及环境条件较好的情况下。它主要用于检测物体表面的温度,并且受到镜头遮挡或灰尘等因素的影响会导致失效。此外,由于红外热成像系统利用物体表面的辐射光进行成像,因此在远距离情况下,其温度测量准确性会大幅降低。红外热成像系统在近距离的物体表面监测方面表现出较好的效果

高光谱成像光源 实现对细微色差的分类--51camera

光源在机器视觉中的重要性不容小觑,它直接影响到图像的质量,进而影响整个系统的性能。然而自然光LED光源不能完全满足实际需求,比如对细微的色差进行分类,我们就需要考虑红外高光谱光源。 所谓高光谱成像,是指使用具有高波长分辨率获取图像功能的高光谱相机,以及与之对应的光源来获取图像的技术。通过拍摄对象物的反射光并将其可视化,可以进行成分分析、异物检测、高精度颜色识别等普通相机难以实现的检测。

国内从事红外热成像的公司

1、上海巨哥电子科技有限公司 http://www.magnity.com.cn/  安防红外机芯、手持测温、无人机载红外相机 2、深圳保千里电子有限公司 http://www.bqlnv.com.cn/index.html?PHPSESSID=3c38111e8b2b9024a5a5aaafcd777a2c 车载红外夜视 3、武汉高德红外股份有限公司 http://www.w

人眼是如何选择成像的(二)

我之前对如何选择成像,做了一些分析,但是有一些瑕疵的地方是相位,无法确定。 我假设感受器能够测量电矢量的瞬时值,但是在测量间隔远大于周期函数的周期T。这个假设条件才是之后分析的基础。 通过采样确定光波周期函数的周期的算法: 首先我最开始想到的是采样的时间点其实是循环点列,那么这是个循环群的问题了。我的最终目的是确定相位,要确定相位,必须要确定在一个周期T内的采样点列。 假设周期函数为T,这

万字初探红外摄像头(下):自动驾驶感知“响尾蛇”——长波红外热成像系统

图片来源:FLIR 有些蛇(例如蝮蛇、眼镜蛇、响尾蛇等)具备特殊的温度感受器,能够感知波长在5到30μm之间的红外线辐射热。在黑夜里,该温度感受器可以接收外部目标发出的红外线,起着犹如双眼视觉的作用。感受器敏感度非常高,能辨别0.002℃的温差。 图片来源:https://www.zhihu.com/question/67377797 响尾蛇的感受器分布在颜面两侧的颊窝下

人眼是如何选择成像的

其实,我在前面的一篇文章中利用数学模型,没有具体计算过,讨论了该如何成像,但是这毕竟只是数学上的计算方式,跟人脑的处理方式不是一样的。我现在提出一个跟比较接近哲学的问题,首先人脑在不清楚什么清晰,什么是不清晰的情况下,如何通过调焦得到自己想要的清晰图像。 大脑判断图像清晰的依据是什么?是变分法吗?不是,变分法是利用三维空间加上折射率计算的,大脑不可能在脑海中测量物体的真实距离,然后构建三维环境,

脑部磁共振成像肿瘤分割方法(MATLAB 2018)

近年脑肿瘤发病率呈上升趋势,约占全身肿瘤的5%,占儿童肿瘤的70%。CT、MRI等多种影像检查方法可用于检测脑肿瘤,其中MRI应用于脑肿瘤成像效果最佳。精准的脑肿瘤分割是病情诊断、手术规划及后期治疗的必备条件,既往研究者对脑部肿瘤分割算法进行了深入研究,并取得了很多成果。然而脑部结构复杂,包括脑皮层、灰质、白质、胼胝体、脑脊液等组织,分割精度难以保证。目前临床使用最广泛的脑部肿瘤分割方法是模糊C均

Sensors and Actuators A: Physical 改进成像调节系统的视触觉传感器

基于视觉的触觉传感器(VTS)的成像鲁棒性取决于涂层的耐磨性和成像稳定性。随着传感器的小型化,有限的成像空间无法对接触深度变化引起的成像偏差提供缓冲。 本文提出了一种改进的基于视觉的薄触觉传感器(VTTS), 又称基于视觉的触觉皮肤,其集成了可调焦相机和成像调节系统(IAS),以提高成像鲁棒性。IAS包含成像校准系统和聚焦系统。由于视触觉传感是在相对稳定和封闭的成像环境中进行的,因此基于图像的聚

高动态范围成像(HDRI)技术在AI去衣中的革新作用

引言: 在计算机视觉和图像处理领域,人工智能(AI)去衣技术是一项颇具争议但又不容忽视的技术。它不仅在娱乐和多媒体制作领域中扮演着重要角色,还在时尚设计与电子商务中展现了其独特的价值。随着技术的不断进步,高动态范围成像(HDRI)技术在这一领域的应用,正开启着AI去衣技术新的篇章。本文将深入探讨HDRI技术及其在AI去衣中的应用和潜在影响。 一、HDRI技术简介 高动态范围成像(HDRI)技术使

红外成像人员检测数据集VOC+YOLO格式5838张1类别

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):5838 标注数量(xml文件个数):5838 标注数量(txt文件个数):5838 标注类别数:1 标注类别名称:["person"] 每个类别标注的框数: person 框数 = 22372 总框数:22372

图像处理ASIC设计方法 笔记25 红外成像技术:未来视觉的革命

在当今科技飞速发展的时代,红外成像技术以其独特的优势,在医疗、工业检测等多个领域扮演着越来越重要的角色。本章节(P146 第7章红外焦平面非均匀性校正SoC)将深入探讨红外成像系统中的关键技术——非均匀性校正SoC,以及它如何推动红外成像技术迈向新的高度。 红外成像系统:视觉的延伸 红外成像系统,简而言之,就是利用红外焦平面阵列(IRFPA)捕捉并转换红外辐射,形成图像的技术。这一技术的核心

5.23.1 深度学习在乳腺癌成像中的应用

乳腺成像在早期发现乳腺癌以及在治疗期间监测和评估乳腺癌方面发挥着重要作用。最常用的乳腺成像方式是数字乳房X线摄影、数字乳腺断层合成、超声和磁共振成像。 传统的 CAD 系统基于传统的机器学习 (ML) 技术;预定义(手工制作)的特征是系统的输入。 1. 乳房成像方式简介 通常,乳房成像是使用数字乳房X线摄影(DM)、数字乳房断层合成(DBT)、超声(US)、磁共振成像(MRI)或上述的组合来

【经典文献】水下光学和声学成像:融合的时代?最新技术概述

文献名称:《Underwater Optical and Acoustic Imaging: A Time for Fusion? A Brief Overview of the State-of-the-Art》作者列表:Fausto Ferreira, Diogo Machado, Gabriele Ferri, Samantha Dugelay and John Potter作者单位:北约科