Poisson Fusion

图像融合算法的MATLAB实现，包括灰度极大值融合、加权融合、相关系数融合、TOE融合、HIS融合、PCA融合等等。

数据融合MATLAB代码 沙瓦特·德赛（Shasvat Desai），麻省大学阿默斯特分校计算机科学研究生。我的兴趣领域包括机器学习和计算机视觉的应用。目前从事多光谱图像中的行人检测任务。最近，我的论文在CVPR 2019的研讨会上被接受。 经验 2019年4月 - 担任软件工程师（计算机视觉） 2019年4月 - 在加利福尼亚州长滩举行的IEEE研讨会上，通过可见性图对热图像进行行人检测，获得认可。 2018年夏季 - 获得DAAD RISE专业奖学金，前往德国科隆的拜耳商业服务有限公司进行研究实习。 2017年秋季 - 获得计算机科学硕士学位，担任信息融合实验室研究助理，专注于多光谱图像任务。 我们的论文在CVPR 2019的PBVS研讨会上被接受，展示了使用深度显着网络生成显着图的新方法，以改善行人检测的效果。

Oracle® Fusion Middleware性能与调优指南，专为Oracle WebLogic Server 11g Release 1 (10.3.6) E13814-06.pdf而设计。本指南帮助优化和提升Oracle® Fusion Middleware在企业应用中的性能。

JPEG压缩的Matlab代码在DCT域中使用奇异值分解的多焦点图像融合。多焦点图像融合是一种将来自不同焦距的场景中的多个图像融合为整个区域都聚焦的图像的过程。DCT域中的图像融合方法因其时间和能量消耗低、复杂度低而非常有效，尤其在视觉传感器网络（VSN）中以JPEG格式压缩定影图像时。提出了一种低复杂度的DCT域多焦点图像融合技术，提高了输出图像质量。该方法在嘈杂条件下稳定，使用8×8输入块的奇异值分解（SVD）的奇异值计算5个最大奇异值的几何平均值，作为聚焦块检测的标准。

本视频介绍了基于Matlab的形态学分析和稀疏表征的CSMCA图像融合方法，代码均可运行，适合初学者。1. 主函数：main.m；调用函数：其他m文件；运行结果无需额外操作。2. 运行版本：Matlab 2019b。如有错误，根据提示调整，若有疑问可私信博主。3. 运行步骤：- 步骤一：将所有文件放入Matlab当前文件夹；- 步骤二：双击打开main.m；- 步骤三：点击运行，等待结果。4. 服务咨询：可私信博主或扫描视频QQ名片获取更多支持，包括完整代码、期刊复现、程序定制及科研合作等。

Fusion Moves MATLAB包装器: Sarun Gulyanon在2017年4月24日的作者描述中描述了Fusion Moves是一种基于QPBO和alpha-expansion的方法，用于优化MRF和CRF等多标签图形模型。与图割不同，图模型的能量函数可以是非子模块的。 QPBO最初是为二元图模型设计的，然后alpha扩展将其扩展到多标签问题。我只实现了建立在qpboMex（二进制QPBO的mex文件）之上的alpha扩展包装器。这是出于教育目的而实施的。

泊松方程的数值解（二维情况）采用有限差分法进行求解。

Oracle RAC 资源管理与 Cache-Fusion 技术解析 Oracle 真实应用集群 (RAC) 是一种集群数据库技术，允许多个数据库实例共享同一数据库，从而提高性能、可用性和可扩展性。 资源管理和 Cache-Fusion 是 RAC 的两个关键组件。 资源管理算法 RAC 资源管理算法负责协调多个实例对共享资源的访问，确保数据一致性和集群稳定性。 主要算法包括： 全局资源目录 (GRD)： 维护集群中所有资源的状态信息，例如数据块锁定状态。 全局缓存服务 (GCS)： 协调实例间的缓存访问，维护缓存一致性。 全局锁管理器 (DLM)： 管理实例间的分布式锁，确保数据完整性。 Cache-Fusion 技术 Cache-Fusion 技术允许不同实例的缓存进行数据共享和同步，提高数据访问效率。 主要机制包括： 缓存融合： 当一个实例需要修改数据时，会将数据块从其他实例的缓存中读取到自己的缓存中，进行修改后再同步到其他实例。 缓存一致性协议： 通过消息传递机制，确保所有实例的缓存数据保持一致。 高速互联网络： RAC 通常使用高速互联网络连接各个节点，例如 InfiniBand 或以太网，以实现快速的数据传输。 RAC 的资源管理算法和 Cache-Fusion 技术协同工作，实现了高性能、高可用性和可扩展性的数据库集群。

DS证据理论Matlab代码实现：DS_fusion.m，这是一个简单的D-S证据理论融合代码，经过注释和优化，适用于独立的单一命题。附件包括m文件代码： function x=DS_fusion %功能：融合x,y两行向量% x,y的格式形如[m1 m2 m3, ... , mk, m] %要求m1 m2 m3 ...之间互相无交集% m可不为0，表示不确定度% m肯定是0 [nx,mx]=size; if 1~=nx     disp;     return; end [ny,my]=size; if 1~=ny     disp;     return; end if mx~=my     disp;     return; end temp=0; for i=1:mx-1     if i==mx-1      x=xy;  %对全集的特殊处理else      x=xy y*x;     end     temp=temp x; end for i=1:mx-1     x=x/temp; end x=0;复制代码

本程序基于EKF（扩展卡尔曼滤波器）实现了雷达与红外数据的融合，采用状态向量融合和量测融合两种方法对多目标进行跟踪。通过结合雷达和红外传感器的观测数据，能够有效提高目标跟踪的准确性和可靠性。 状态向量融合方法通过将雷达与红外数据的状态信息结合，进行统一估计，优化目标位置与速度的估算。 量测融合方法则通过将雷达和红外传感器的测量数据进行融合，利用滤波器更新目标的状态，从而提高目标检测与跟踪的精度。 该MATLAB程序能够处理动态目标的跟踪任务，特别适用于复杂环境中的多目标检测与跟踪。 程序涉及的数据处理流程包括：数据预处理、滤波器初始化、状态更新、卡尔曼增益计算等关键步骤。 该程序不仅适用于雷达和红外系统的融合应用，也为基于传感器融合的目标跟踪算法提供了一个有效的实现框架。