输入是来自热相机（如FLIR One相机）的热RGB图像，该相机在同一图像中具有伪彩色图像和色条。要求用户在图像的热像部分和色条部分周围绘制一个矩形。要求用户在色条末端提供最低和最高温度。然后，它通过嵌入的颜色栏创建RGB颜色到温度的映射（以华氏度或华氏度为单位）。然后，它根据图像中每个像素的颜色确定温度，并生成温度图像。

详细分析伪随机相位编码脉冲雷达回波生成、脉压、MTD等信号处理原理、SNR提升，分析了雷达分辨力和多普勒容限制，并进行了仿真验证。 一. M序列性质      1.双值循环电平自相关函数      2.非周期自相关函数 二. 单目标仿真      1.回波视频表达式   2.脉压   3.FFT变换   4.多普勒敏感与多普勒容限 三. 双目标仿真      1.大目标旁瓣遮挡小目标   2.速度与距离分辨力 四. 仿真代码

探测器像元响应的不一致、光源能不稳定等因素使得计算机层析(CT)图像中含有较多的环形伪影，严重降低了图像质量，影响了图像的三维重建和量化分析，为此提出了基于极坐标变换与傅里叶变换后低通滤波的算法去除环形伪影。通过极坐标变换将直角坐标下的环形伪影转化为极坐标下的线性伪影，然后对线性伪影图像进行傅里叶变换获得频谱图像，进而设计二维低通滤波器进行滤波处理，最后通过傅里叶逆变换与坐标逆变换获得校正后的图像。利用Matlab软件，编写程序对算法进行验证，结果表明，该算法能够有效地去除环形伪影，使图像内部细节清晰可见，并且保护了图像边缘信息，提高了图像的信噪比；另外，使用该方法处理100张切片图像只需3.5 min，可满足批量处理的需求。

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针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。