扩展曝光融合

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

本资源提供了Matlab中的曝光融合算法及其源码，适用于毕业设计和课程设计作业。所有代码均经过严格测试，确保可直接运行。如有任何使用问题，请随时联系我们，我们将第一时间为您解答。

这个项目利用卡尔曼滤波器，结合激光雷达和雷达测量，估计感兴趣的运动物体状态。为了在Linux或Mac系统上设置和安装，可以下载包含所需文件的存储库。对于Windows用户，建议使用Docker或VMware进行安装。

扩展卡尔曼滤波器matlab代码Term2-项目1：这个项目展示如何使用扩展卡尔曼滤波器来融合雷达和激光雷达数据，实现精确的对象跟踪。项目包含主要的可执行程序main.cpp，它循环输入文件度量并调用融合扩展卡尔曼滤波器以获取预测输出。FusionEKF.h和FusionEKF.cpp文件包含了融合扩展卡尔曼滤波器的具体实现，初始化激光雷达和雷达的矩阵，并根据传感器类型调用卡尔曼滤波器。此外，kalman_filter.h和kalman_filter.cpp包含了预测和度量更新步骤的实现，而tools.h和tools.cpp则提供了计算RMSE和雅可比的实用工具类。卡尔曼滤波器的基本原理是通过使用传感器测量值连续更新状态预测来跟踪对象的位置和速度。

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在进行HDRI（高动态范围图像）合成时，Matlab精度检验代码是必不可少的工具之一。此代码通过视觉显著性与堆栈扩展技术来提升图像合成精度，从而避免产生鬼影现象。该方法通过对不同曝光时间下的图像进行精确融合，能够生成具有高质量的无鬼影效果的HDR图像。 关键技术包括：1. 视觉显著性分析，确保合成时重要信息的突出。2. 堆栈扩展技术，通过细节保留与高对比度的处理来避免鬼影现象。3. 高精度图像处理，保持色彩和亮度的自然过渡。 此代码适用于各种HDR图像合成任务，尤其在多个曝光图像处理时表现突出，避免了传统方法中常见的合成误差和鬼影问题。

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。

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。

此包含 64 位 Windows 上 PHP 5.3 的 Memcache 扩展，其中包含 php_memcached.dll 库。

除了基础功能，MATLAB还提供音频信号接口命令和图像信号接口命令，方便用户处理多媒体数据。 此外，MATLAB还拥有动态数据交换函数库，允许用户在MATLAB和其他软件之间进行实时数据交换。通过网络连接，无需文件作为中介，即可实现MATLAB与其他软件平台的双向调用，极大扩展了MATLAB的应用范围。