可以处理各种格式和类型的图像，并且拥有一个庞大的可以在线下载的插件库Fiji（Fiji Is Just ImageJ）是一个开源的图像处理软件，基于ImageJ平台。它由ImageJ的核心团队维护，为科学和医学领域的图像处理提供了强大的工具和功能。 1. 免费开源：Fiji是免费开源的软件，任何人都可以免费下载和使用它。 2. 强大的插件支持：Fiji拥有一个庞大的插件库，用户可以根据自己的需求安装各种插件，扩展软件的功能。 3. 多种格式支持：Fiji支持各种常见的图像格式，包括JPEG、PNG、TIFF等，使用户能够方便地导入和处理不同格式的图像。 4. 大量工具和功能：Fiji提供了丰富的图像处理工具，包括滤波、分割、测量、三维可视化等功能，满足用户在科学和医学领域的各种需求。 5. 跨平台性：Fiji支持Windows、Mac和Linux等多个操作系统，用户可以在不同系统上无缝使用软件。 总的来说，Fiji是一个功能强大、灵活多样的图像处理软件，适用于各种科学和医学领域的图像处理需求。它的免费开源、丰富的插件支持和跨平台性使其成为许多研究人员和科学家首选的工具之一。

第二章 摄像测量学基本原理和算法 2.1 摄像测量常用成像模型 摄像测量是通过对摄像成像系统拍摄的图像进行分析计算，测量出被测物体在三维 空间中的几何参数和运动参数的一种测量手段。拍摄的图像是空间物体通过成像系统在 像平面上的反映，即三维空间物体在像平面上的投影。数字图像每个像素的灰度反映了 空间物体表面对应点的光强度，而该点的图像位置对应于空间物体表面的几何位置。实 际物体位置与其在图像上的位置的相互对应关系，由成像系统的几何投影模型或称成像 模型所决定，如图 2.1。成像模型是摄像测量学的 重要基础之一。各种摄像测量任务中， 都是基于成像映射关系，确定各种几何与运动参数。 图 2.1 实物到图像通过成像模型的映射关系 摄像成像过程是从三维空间向二维空间（图像）的映射。这种从高维空间向较低维 空间的映射关系就是投影。下面简要介绍几种在摄像测量中常用的投影和成像模型。 2.1.1 常用投影模型 投影时，用一组假想的直线（光线）将物体向几何表面上进行投射。该几何表面称 为投影平面，这组假想直线称为投影线（或投射线），投影平面上得到的图像也称为投影。 在摄像测量学中，按投射方式的不同，常用的投影模型主要有以下三种。 1) 中心投影 投射线会聚于一点的投影称为中心投影。如图 2.1.1(a)所示，投射线的会聚点 S 称为 投影中心，P 平面为投影面，SaA，SbB 等为投射线。A、B、C、D 为物点，a、b、c、d 称为投影点。摄像机、照相机等成像设备的成像规律近似满足中心投影。 2) 平行投影 投射线相互平行的投影称为平行投影。如图 2.1.1(b)所示，平行投影可以认为是投影 中心在无穷远处的中心投影。在平行投影中，若投影线垂直于投影平面，称这种投影为 正投影或正射投影。地形图就属于正射投影。 3) 双心投影 实体 成像 模型 图像

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红外和可见光图像融合算法的研究进展

基于小波变换的多聚焦图像融合中，融合方法、小波基和小波分解层数的选取是关键技术。研究一种基于区域能量的多聚焦图像融合方法，分析比较小波基、小波分解层数对图像融合结果的影响，利用熵、峰值信噪比、空间频率对融合图像进行评价。结果表明：提出的融合方法能够得到较好的效果，采用bior2.2 小波基、分解层数为4~6 时得到较好的融合效果，该结果能为实际应用中小波参数的选择提供参考。

在计算机科学领域，尤其是图像处理和计算机视觉方向，行人检测与跟踪是一项重要的研究课题。它在智能交通、视频监控、安全防护以及人机交互等多个领域都有广泛应用。本课程设计或作业的目标是让学生掌握这一技术的基本原理和实现方法，从而能够实际操作并分析图像中的行人目标。 我们要理解行人检测的概念。行人检测是通过计算机算法自动识别图像或视频流中的人类个体的过程。常见的行人检测方法有Haar特征级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）描述符、以及深度学习模型如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等。这些方法基于不同的特征提取和分类策略，旨在高效且准确地定位图像中的行人。 Haar特征级联分类器是早期的行人检测方法，它利用集成的Adaboost算法训练级联分类器，通过矩形特征来识别行人。而HOG描述符则关注图像中边缘和梯度的方向分布，通过统计这些特征来区分行人与其他物体。 接下来，我们讨论行人跟踪。行人跟踪是在检测到行人后，通过一系列算法确保在连续的帧之间对同一行人的连续追踪。这通常涉及到目标运动模型的建立、状态估计、数据关联等问题。常用的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法以及基于深度学习的跟踪方法，如DeepSORT、FairMOT等。这些方法各有优劣，适用于不同的场景和需求。 在进行课程设计时，学生可能需要完成以下步骤： 1. 数据收集：获取包含行人的图像或视频数据集，例如PASCAL VOC、INRIA Person等。 2. 特征提取：根据选择的方法，提取图像的Haar特征、HOG特征或使用预训练的深度学习模型。 3. 检测算法实现：训练和测试行人检测模型，评估其在不同条件下的性能。 4. 跟踪算法实现：结合检测结果，实现行人跟踪算法，处理目标丢失和重识别等问题。 5. 实验与分析：对比不同方法的效果，分析优缺点，并提出改进方案。 通过这个课程设计，学生不仅会学习到基本的图像处理和计算机视觉知识，还能了解到如何将理论应用于实际问题，提升编程和问题解决能力。同时，这也为他们进一步深入研究深度学习、人工智能等前沿领域打下基础。

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