IHS融合

当前话题为您枚举了最新的 IHS融合。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

图像融合毕业设计MATLAB代码加权、PCA、IHS算法详解
我在大学时期为他人完成的图像融合毕业设计MATLAB代码,希望能为他人提供参考。毕业论文已丢失,唯有这些代码。包含加权融合算法、PCA融合算法和IHS融合算法。
数据融合MATLAB代码 - MRFN多尺度表示融合网络
此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络(MRFN),用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学(CWRU)的机械故障预防技术(MFPT)数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”,您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码,请参考以下步骤。如果您有任何问题,请联系Hui Yu或作者。
数据融合 Matlab 代码
此代码库实现了一种方法,该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。
数据融合Matlab代码解析
GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明:GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者:Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境:Matlab / Octave 数据集:Flevoland 图像 步骤:1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件(共 9 个通道,但此处仅使用 3 个强度通道):- /Data/a) 通道 hh-flevoland_1.txt- /Data/b) 通道 hv-flevoland_2.txt- /Data/c) 通道 vv-flevoland_3.txt4. 将射线坐标写入以下文件:- /Data/a) 文件 xc_flevoland.txt- /Data/b) 文件 yc_flevoland.txt5. 在 R² 中运行 /Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R - 读取数据
泊松融合 MATLAB 实现
这是一个基于泊松融合方程的图像融合 MATLAB 实现,参考论文为:Pérez P, Gangnet M, Blake A. Poisson image editing[M]//ACM SIGGRAPH 2003 Papers. 2003:313-318。 该项目包含两个 MATLAB 脚本:Poisson Fusion 和 Poisson Repair,并提供了一些用于练习的图片,包括原始图像、蒙版、目标图像和结果图像。
Python 与 Hadoop:架构融合
Python 与 Hadoop:架构融合 Hadoop 是一个强大的分布式计算框架,而 Python 则以其简洁和丰富的生态系统而闻名。将两者结合,为大数据处理和分析提供了灵活高效的解决方案。 PyHadoop:桥接 Python 与 Hadoop PyHadoop 是一个 Python 库,它提供了访问 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 的接口。通过 PyHadoop,开发者可以使用 Python 编写 MapReduce 任务,并与 HDFS 进行交互。 架构优势 易于开发: Python 的易用性降低了 Hadoop 开发的门槛,让更多开发者可以参与大数据项目。 丰富的生态: Python 拥有丰富的科学计算和数据分析库,如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn,可与 Hadoop 无缝集成。 灵活高效: Python 代码可与 Hadoop 集群进行交互,实现分布式数据处理和分析,提高效率。 应用场景 数据处理: 使用 Python 和 Hadoop 进行数据清洗、转换和预处理。 机器学习: 利用 Python 的机器学习库,结合 Hadoop 的分布式计算能力,进行大规模机器学习模型训练。 数据分析: 使用 Python 的数据分析工具,对 Hadoop 中存储的大数据进行分析和可视化。 总结 Python 与 Hadoop 的融合为大数据领域带来了新的活力。通过 PyHadoop 和其他相关工具,开发者可以利用 Python 的优势,构建高效且可扩展的大数据处理和分析应用。
Matlab程序评估融合效果
这是一个基于Matlab实现的QABF融合评价程序,用于客观评估图像融合的性能,灵感来源于C.S.Xydeas和V.Petrovic的研究成果。
双侧乳房融合 MATLAB 代码
用户手册 融合方法:镜像、3D 插值、拉伸、水平设置 可应用于任何基于患者的全身模型和乳房模型 乳房位置预先确定,可旋转和缩放乳房模型
Matlab长时间曝光融合代码
该存储库包含扩展曝光融合(EEF)的Octave/Matlab实现,这是一种针对包围曝光序列的改进曝光融合方法。 方法 该方法在以下出版物中进行了描述:* 扩展曝光融合,Charles Hessel,图像处理在线,9,(2019)* HESSEL,Charles,MOREL,Jean-Michel,《扩展曝光融合及其在单图像对比度增强中的应用》。在:2020年IEEE计算机视觉应用冬季会议(WACV)。IEEE,2020年。 代码功能 实现了两种融合方法: 扩展曝光融合 (EEF) 在 eef.m 中实现,使用 runeef.m 运行。 曝光融合 (EF) 在 run_ef.m 中实现,用于比较。 提供了用于配准包围曝光序列的 bash 脚本 image_registration.sh。 代码结构 eef.m:扩展曝光融合算法实现 runeef.m:运行扩展曝光融合的脚本 run_ef.m:运行曝光融合的脚本 image_registration.sh:用于图像配准的 bash 脚本
DCT 域多焦点图像融合
提出 EOL 和 VOL 两种焦点度量标准,并利用 DCT 域相关系数完善焦点度量。这些改进提升了图像融合质量,尤其适用于 VSN 中 JPEG 图像的处理。