是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
我们知道，机器视觉的识别能力非常令人惊艳，它具有识别个体、人脸以及其他物体的超人类能力。
近年来随着生物特征识别技术在日常生活中的应用推广，异质人脸识别受到了广泛的关注。然而，由于异质人脸之间巨大的域差异以及配对异质数据的不足，异质人脸识别任务面临着巨大的挑战。生成对抗网络的发展为异质人脸识别提供了新的解决思路，传统方法通常利用生成对抗网络将近红外图像转换为可见光图像，用以较小域差异。然而这种基于图像到图像转换的方法仍然面临着一些亟待解决的问题。在本次分享会上我们：
---- 新智元报道 作者：朱小佩 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，打印一张图揣身上就能骗过图像识别，那你知道如何才能骗过红外识别么？ 在疫情期间，红外行人识别系统被广泛应用。 这得益于热红外识别的系统的两个重要的优势： 1. 对于温度敏感，红外图像的成像利用了物体的热辐射，所以可以反映出物体的温度，这一特性对于人体的非接触式测温具有重要的应用。 2. 红外成像具有一定的「透视」特性，即使人体被一些衣物遮挡，但是热辐射依然可以透过衣物被接收器感知到，所以可以透过遮挡进行成像。 尽管目前红外行
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 加州大学欧文分校的这项研究，让我们更期待未来更先进的彩色夜视仪。 在一些军事大片中，士兵头戴夜视仪搜索前进似乎是少不了的场景。使用红外光在黑夜中观察的夜视系统通常将视物渲染成单色图像。 图源：flir.com 不过，在最近的一项研究中，加州大学欧文分校的科学家们借助深度学习 AI 技术设计了一新方法，有了这种方法，红外视觉有助于在无光条件下看到场景中的可见颜色。 研究共同一作、加州大学欧文分校工程师、外科医生和视觉科学家 Andrew
一幅图像可定义为一个二维函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中 xxx 和 yyy 是空间（平面）坐标，而任何一对空间坐标 (x,y)(x,y)(x,y) 处的幅值 fff 称为图像在该点处的强度或灰度。当 x,yx,yx,y 和灰度值 fff 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。
Physically-Based Face Rendering for NIR-VIS Face Recognition
机器之心报道 编辑：杜伟 加州大学欧文分校的这项研究，让我们更期待未来更先进的彩色夜视仪。 在一些军事大片中，士兵头戴夜视仪搜索前进似乎是少不了的场景。使用红外光在黑夜中观察的夜视系统通常将视物渲染成单色图像。 图源：flir.com 不过，在最近的一项研究中，加州大学欧文分校的科学家们借助深度学习 AI 技术设计了一新方法，有了这种方法，红外视觉有助于在无光条件下看到场景中的可见颜色。 研究共同一作、加州大学欧文分校工程师、外科医生和视觉科学家 Andrew Browne 表示，「世界上很多地方都以人
遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线，对目标进行探测和识别的技术。遥感卫星是搭载了相关遥感传感器，利用遥感器收集地球或大气目标辐射或反射 的电磁波信息，并记录下来，由信启、传输设备发送回地面，通过电磁波转换、识别得到可视图像，即我们常说的卫星图像。
医学影像是临床疾病诊断的重要方式，高效精准地从影像中识别出器官结构或病变，是医学影像学的重要课题之一。依据成像原理，医学影像可以粗略分为两类：
风云系列气象卫星是我国自主研发的一类对地观测卫星，主要面向以大气为主的地球观测需求。从1970年开启气象卫星研制任务至今，风云气象卫星已经跨越50年的发展，实现了我国气象卫星事业从无到有、从小到大、从弱到强的跨越。截止目前，我国已经成功发射17颗风云系列气象卫星，7颗在轨运行，FY-3A卫星就是其中的一颗。
One picture is worth more than thousand words 人类获取的信息80%是通过视觉方式获取的，而人类能看见的波段仅为可见光，而机器几乎能对所有波段成像。
光波的本质就是电磁波(electromagnetic)，由波长(wavelength)和强度(intensity)两部分构成。其中，intensity用来度量电流强度，而不同的波长呈现不同的颜色。我们也可以用频率(frequency)来描述波长，因为wavelength*frequency=光速。
通过抽取噪声和有效信号的模型，以及大量的数据训练，形成智能AI网络。智能算法能够在光照条件非常差的情况下区分出小信号和噪声，从而进行噪声消除。
医学影像是临床疾病诊断的重要方式，高效精准的从影像中识别出器官结构或病变，是医学影像学中重要的课题。根据成像原理，医疗影像可以粗略分为两类： 1.2D成像：一种在可见光下获取的RGB彩照，如眼底彩照、皮肤彩照等 2.3D成像：借助非可见光或其它物理效应，由计算机辅助成像，如CXR/DR(X-Ray)，CT，核磁共振(MRI)等。如CT与MRI数据是多个2D切片沿第三个空间维度堆叠而成的。 图1 各类医学影像 其中，3D影像能够更直观辅助医生提升诊断效率。但医疗影像的读片工作对专业知识要求高，这样繁重且重复
最近，英特尔和哥但斯克工业大学的研究人员给出了答案，并在第12届国际人机交互会议期刊(International Conference on Human System Interaction)上发表了成果。在这一研究中，他们在普通可见光图像训练出的模型的基础上，将训练数据替换为热图像进行了再训练。
光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。光源是机器视觉获取图像的基础，通过对光源的改进与设计可以高效的提取出所需目标信息，极大地提高图像处理和识别的效率，提高系统测量精度和可靠性；反之，光源的错误使用则会造成图像处理复杂度提高，系统效率低下。
2月11日，价值百亿美元「鸽王」詹姆斯·韦伯太空望远镜，传回了TA拍摄的第一张照片！
点击上方“小白学视觉”，选择“星标”公众号 以下文章来源于OpenCV学堂，作者gloomyfish
当前的环境下，出门测体温已经是预防疫情有效手段之一，传统的测温方法就是测温枪，它的缺点就是近距离、手持式的，在大规模或者大流量的人群中使用，容易导致人群聚集排队等待、效率不够高。这次抗疫的过程中也有很多机场，车站人流密集的场所实现了AI无感测温，行人只要体温正常即可通过，高于规定阈值则会自动报警与跟踪标注，这项黑科技就是基于红外热成像 + 视觉识别 两大核心技术加持的无感测温系统。他们是怎么做到的，小编斗胆来解密一波，如有缪误之处，恳请指正！
最近在做无人机遥感红外和可见光双路数据配准，由于红外相机视野范围较小，因此配准的目的主要是在可见光的视野范围内，裁剪出红外图像对应的部分，同时，保持可见光的高分辨率不变。
最近发生的一起自动驾驶车辆致命事故引发了一场关于在自动驾驶传感器套件中使用红外技术以提高鲁棒目标检测可见性的辩论。与激光雷达、雷达和照相机相比，热成像具有探测红外光谱中物体发出的热差的优点。相比之下，激光雷达和相机捕捉在可见光谱，和不利的天气条件可以影响其准确性。热成像可以满足传统成像传感器对图像中目标检测的局限性。提出了一种用于热图像目标检测的区域自适应方法。我们探讨了领域适应的多种概念。首先，利用生成式对抗网络，通过风格一致性将低层特征从可见光谱域转移到红外光谱域。其次，通过转换训练好的可见光光谱模型，采用具有风格一致性的跨域模型进行红外光谱中的目标检测。提出的策略在公开可利用的热图像数据集(FLIR ADAS和KAIST多光谱)上进行评估。我们发现，通过域适应将源域的低层特征适应到目标域，平均平均精度提高了约10%。
ISP的功能可以简单概括为使后端能正确识别“真实的”世界。凸出真实和有用，这个有用主要是后端需要的信息；真实即使其更加接近现实中人眼所看到的图像。上面特指的可见光，目前红外的应用也越来越多，商业化也会很快来到我们身边，所以红外图像的处理也是我们这篇文章讨论的一部分。
热图像是否足够详细，可以使AI模型识别人的面部特征？这就是英特尔研究人员在最近的第12届国际人类系统交互会议上提出的一个问题。他们研究了在可见光数据上训练的模型性能，该模型随后在热图像上进行了训练。
大数据文摘投稿作品 投稿作者｜轩辕智驾涛哥 在美国亚利桑那州坦佩市，当地时间3月18日晚10点，发生了全球首例无人车致行人死亡事件。49岁的Elaine Herzberg被Uber无人驾驶测试车撞倒，抢救无效身亡。（详细报道戳《Uber无人车发生全球首例行人致死事件，自动驾驶技术信度或倒退10年？》） 在当地时间周三，事件有了更新，坦佩市警方最新发布了事故发生的全程视频。 事故视频▼ 这段时长21秒的视频， 由Uber自动驾驶汽车上的摄像头拍摄，包含了车内和车外的画面。在车前道路的画面中可以看到，当行人推
巡检机器人是基于计算机、控制、机构、网络信息、传感器、人工智能和仿生学等技术而开发的替代人工巡检检查工作的新一代机器人系统，常用于电力能源设备巡检、隧道巡检、机房巡检、安防巡检等领域，弥补了人工巡检存在的及时性可靠性差，花费人工多，存在较大交通风险和巡视过程风险， 巡视效率低下等不足。
其实，不只黑暗环境，自动驾驶汽车想要安全上路，必须能够在大雾、下雨等极端天气或高密集人群等环境中实时识别路况。 近日，麻省理工学院（MIT）的研究人员宣布已研发出“可解析物体的图像并测量它们的深度”的系统，可在最浓的雾中拥有57厘米的能见度。值得一提的是，与普通的有雾环境不同，在研究人员营造的浓雾环境中，普通人的视野只有36厘米。 据悉，该系统是一个基于可见光的传感器系统，其核心在于统计数据。研究人员表示，雾粒子“反射”的光线到达单一统计模式（称为“伽马分布”）的时间是有规律的，因此，无论所处的环境雾浓度如
1.3DMambaComplete: Exploring Structured State Space Model for Point Cloud Completion
光敏电阻是用硫化隔或硒化隔等半导体材料制成的特殊电阻器，其工作原理是基于内光电效应。光照愈强，阻值就愈低，随着光照强度的升高，电阻值迅速降低，亮电阻值可小至1KΩ以下。光敏电阻对光线十分敏感，其在无光照时，呈高阻状态，暗电阻一般可达1.5MΩ。光敏电阻的特殊性能，随着科技的发展将得到极其广泛应用。
ABoVE: Hyperspectral Imagery AVIRIS-NG, Alaskan and Canadian Arctic, 2017-2019 V2
由于电磁波谱可见光波段在所有波段中是我们最熟悉的，因此，在这一波段的车昂想应用领域远远超过其他波段。红外波段常用与与可见光相结合成像。可见光处理的另一个主要应用领域是航天遥感，通常包括可见光和红外波谱范围的一些波段。从空间获得并传送地球图像，其目的是检测星星的环境条件。波段用波长来表示，1
01 简介 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。 一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。 同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检
近年来，针对视觉感知系统安全性评估的探索逐步深入，先后有研究者成功实现基于眼镜、贴纸、衣服等不同载体的可见光模态安全评估技术，也有一些针对红外模态的新尝试。但是它们都只能作用于单一模态。
为避免聚集性疫情发生，阻断病毒传染、及时发现疑似病人，全国各地均已采取最严格的发热人员排查措施，防止疫情进一步向外扩散。返工潮人流涌动，站好温控第一道岗，成为疫情狙击战的关键。目前机场、高速公路出口与服务站、地铁站、高铁站、超市、写字楼、小区、学校、场馆、工厂等人群高度聚集、高流动的公共场所与活动密集区，都需要对大流量群众进行实施体温监测。
在上一篇文章62. 非视线成像 - 基于飞秒摄影技术中，我介绍了利用飞秒相机来进行非视线成像的方法，其概念图如下：
随着人类对自然的过度开发，环境问题日益凸显，近年来新增的问题之一则是雾霾的出现，雾霾对视频监控系统提出了严峻考验，主要表现在几个方面：物体表面的反射光由于大气粒子的散射而产生衰减，造成物体成像的亮度减弱，图像色彩暗淡;反射光经大气粒子前向散射作用参与其它像素点成像，导致图像模糊、分辨率下降;部分大气粒子的粒径较大，在成像过程中成为噪声，成像上布满糙点;与成像无关的自然光经过大气粒子的散射，进入图像传感器参与成像，造成图像饱和度、对比度降低及色调偏移，一些重要目标的细节更是难以辨识。
人脸识别（Face Recognition），是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。 其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
光，从我们第一眼看到这个世界，到最后一缕气息将我们引向轮回密境，它一直出现在我们周围，像空气一样平凡，却至关重要。
工业4.0的兴起，信息化技术的浪潮加速了制造产业的变革步伐，人类视觉已经无法满足现代企业高速发展的需求，因此，高精度、高效率且成本更低的制造需求，促使企业走向智能化和自动化的方向。机器视觉是实现工业自动化强有力的工具，与人类视觉相比，机器视觉的可靠性更高，客观性更强，持续工作时间越长。
除了识别技术本身，技术人员也公布了应对低质量数据和数据量少的处理方法，相信对从事技术开发的朋友会有帮助！一起来看看吧！以下内容节转自鹅厂技术派。
这里的主要问题是我们使用的是Landsat C01数据集，而GEE数据集中在2022年就已经停掉了
从2015年，马云在德国展示人脸支付技术以来，经过几年发展，人脸支付已经开始走向商用。近日，支付宝蜻蜓、微信青蛙以及人行牵头银联和各商业银行推进落地的刷脸支付系统陆续开始推向市场，笔者近期分别对相关产业各方采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，在此做一下记录和分享。
摘要：行人重识别（Person Re-Identification，简称Re-ID），是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的AI技术，在智慧城市等监控场景中具有重要的应用意义和前景。本文介绍我们最新的IEEE TPAMI综述论文 《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》，该文作者来自武汉大学、起源人工智能研究院（IIAI）、北理工、英国萨里大学、Salesforce亚洲研究院。
所有高于绝对零度（-273℃）的物体都会发出红外辐射。 红外热成像仪是利用红外探测器、光学成像物镜和光机扫描系统接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元上，在光学系统和红外探测器之间，有一个光机扫描机构对被测物体的红外热像进行扫描，并聚焦在单元或分光探测器上，由探测器将红外辐射能转换成电信号，经放大处理、转换或标准视频信号通过电视屏或监测器显示红外热像图。
要系统的了解光源照明，就必须要了解电磁辐射，这里我们回顾一下电磁辐射的相关知识，我们都知道，光是一定波长范围内的电磁辐射。人眼可见的光称为可见光，其波长范围为380~780nm，波长比此短的称为紫外光(UV)。更短的电磁辐射为X射线和伽马射线。波长比可见光更长的光称为红外线(IR)。比红外线更长的波长为微波和无线电波。来重温一下下面的光谱表：
上一次，我在文章 <压缩成像与使用压缩感知的高速摄影技术> 中介绍了压缩成像的基本原理，即将高速摄影时的信号采集表达为一个欠定问题，通过测量信号y和先验信息，恢复出原始信号x。这一次，我来讲讲这个技术如何应用到光学超分辨率这个领域中。
机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？
内容概要：根据气象部门预报，8 月 12 日北京将迎来今年入汛以来最强降雨，引发了社会各界的关注，也让人们开始关注天气预报和背后的科学预测方法。如今在气象观测中，也有了人工智能的加入。
根据频谱资源的频率（波长），电磁波主要分为电波和光波。一直以来，我们主要是使用“电波”进行无线通信，用电波的频谱资源。
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