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。

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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。

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

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 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。

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。

近期，hack401论坛遭遇“脱裤”事件，数据库文件被曝光。对于想要充实自己社工库的用户来说，这是一个获取信息的机会。但请务必注意法律风险和信息安全，妥善处理相关数据。