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于两个库对三幅表的存储都是用的异步消息传递的手段，因此这里采用双buffer缓存的组态

就以Camera为例，判别一下三幅表存储的直觉：

初始化一个长度为2的路由表。消息传递再次发生时，就新申请边上buffer，然后将YUV三幅表拷贝到这块buffer里面，先将这块buffer填入路由表。

先起一个传动装置程序，大幅从路由表里面存储三幅表，主要用途三幅表融为一体。

如果传动装置程序存储过慢，消息传递发现路由表从未满，则从路由表里面抽单单边上buffer丢弃，然后先将在此在此之后buffer填入路由表。

如果消息传递一直不来，传动装置程序路由表为空，则跳过下一次先存储。因为下一场消息传递都可能会新申请边上buffer，因此buffer不不存在并发难题。

路由表加到和移除访问的都是同一个三幅表结构，不存在并发难题，系统设计时无需注意上锁。

如上所述，Camera有两个路由表：

一个储存YUV三幅表；一个储存刺显微三幅表。

只通过一个传动装置程序来访问两个路由表。两个路由表都有三幅表在此在此之后抽单单，并顺利进行三幅表融为一体。

由此我们给单单，软件包总体接入工序如下：

②Camera三幅表存储和图片

Android对内置的支持者采用UVCAndroid。

该库基于saki4510t/UVCCamera开发新，包括了来得为简单的终端。

③刺显微三幅表存储和图片

刺显微三幅表通过USBCDC光纤，在Android端看到的是一个虚拟串口。

Android开发新环境污染里面，主要采用felHR85/UsbSerial包括虚拟串口的系统设计支持者，并在消息传递上将刺显微三幅表填入路由表里面。

3.三幅表融为一体

后面提到过多次“三幅表融为一体”。

那么，要如何获取三幅表，并顺利进行融为一体呢？

①获取三幅表

采用一个传动装置程序亦可获取三幅表。

这里预估太阳光相机的帧数万人可能会比刺显微帧数万人较低。

因此在等待mYUVQueue路由表有三幅表在此在此之后可能会顺利进行三幅表融为一体。

当 mThermalQueue 很难三幅表时，则默认采用上几张的三幅表。

②融为一体搜索算法

这里内置通过观察的是太阳光的三幅像，分辨数万人是640x480；

刺显微通过观察的是湿度产于，分辨数万人是32x24。

融为一体搜索算法的目标是——通过参照太阳光的三幅像，让刺显微通过观察的湿度三幅像分辨数万人较低，保有来得多的显然。

该搜索算法基于一个假设：白色相近的缩放，大概数万人来自同一个物体，不一定相同的湿度也不应相近。

该搜索算法的工序如下：

将刺显微湿度的产于，通过线数值缩小到640x480缩放。

以当在此之前缩放点为里面心，挑选单单一个长宽为REF_LEN的方形周围。

假设当在此之前camera缩放的反射率数值为v；方形周围里面每个camera缩放的反射率数值为v_i；每个thermal缩放的反射率数值为t_i。测算当在此之前缩放和参照周围每个缩放的绝对数值delta_v_i。

测算下式线性，下式表示每个缩放的系数。

当delta_v_i>= 0时，k_i = 1 - delta_v_i / 255；当delta_v_i < 0时，k_i = 1 + delta_v_i / 255。

测算数数值线性，表示每个缩放比起当在此之前缩放湿度的数数值，t_hat_i = k_i * t_i。

测算数数值线性的标准差，即当在此之前缩放的湿度数数值。

由以上搜索算法就其，在量度线性里面，与当在此之前缩放数值色度绝对数值越多小，不一定相同的下式k_i也就越多快，不一定相同湿度的数数值也就越多快，不一定相同的估计的湿度也就越多相似。

举个豌豆。

采用如下两个三幅片顺利进行本地仿真。

第一张是camera拍的三幅片，第二张是刺显微获取的经过插数值微小后的湿度产于三幅片。分辨数万人均为640x480。

当REF_LEN = 4时，融为一体结果如下：

当REF_LEN = 7时，融为一体结果如下：

可见，转至融为一体搜索算法在此之后，原本插数值微小的很低频讯息里面，多单单了一些低频显然。

意象映射

完出一个夜视镜的最后一步，就是将融为一体后的三幅像转为所谓彩色，先按照YUV的手段映射到camera三幅像里面。

最终效果如下：

因为意象映射的原因，原本刺显微融为一体单单的低频显然被洪水泛滥在海量的camera三幅像显然里面，因此三幅像融为一体搜索算法的效果不一定相对来说，紧接著可能可能会可分两种方式在分别顺利进行输单单。

参照资料：

[1]_thermal_imager

— 完 —

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