这是一个基于YOLOv8模型的视频目标检测项目，能够实时处理视频流，识别视频中的多个对象，并在视频帧上标注出检测结果。 下载资源后，详细的使用说明可以参考我CSDN的一篇文章：https://blog.csdn.net/qq_53773901/article/details/145784864?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=145784864&sharerefer=PC&sharesource=qq_53773901&sharefrom=from_link

matlab开发-读取提取帧图像视频。视频阅读器代码

A MULTI-EXPOSURE IMAGE FUSION BASED ON THE ADAPTIVE WEIGHTS REFLECTING THE RELATIVE PIXEL INTENSITY AND GLOBAL GRADIENT 论文复现

qt6.3+opencv4.6实现获取视频指定帧数的视频帧图像和全部视频帧图像的功能，编译环境为MSVC 2019 64bit

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本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传 本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传

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基于稀疏表示的超分辨率图像重建是当前典型的算法之一，引入约束性更强的局部约束线性编码（LLC:Locality-constrained Linear Coding）对其进行了改进。首先依据一个高分辨率图像集训练出成对的高分辨率和低分辨率词典，然后根据低分辨率词典对输入的低分辨率图像用LLC方法进行编码，再依据高分辨率词典及编码系数初步重建高分辨率图像，最后添加全局约束重建高分辨率图像，并将该算法推广到多帧图像超分辨率重建层面。分析和对多幅图像的实验结果都表明，新算法相对原算法不仅提高了图像重建的质量还降低

红外弱小目标检测技术已成为国内外红外领域研究的重点。对红外弱小目标的特征进行了介绍；从基于空间域和变换域的滤波、人类视觉系统以及图像数据结构3个方面，对当前单帧图像的红外弱小目标检测算法的原理、主要步骤及特点进行了综述；分析了红外弱小目标检测技术的发展趋势。