本文提出了一种新的基于联合稀疏表示的图像融合方法。 由于传感器观察到相关现象，因此源图像有望具有共同的和创新的特征。 我们使用稀疏系数作为图像特征。 通过联合稀疏表示，用公共稀疏系数和创新稀疏系数表示源图像。 因此，稀疏系数由创新系数的平均绝对值加权。 此外，由于稀疏表示在图像去噪算法的开发中已经取得了很大的成功，因此我们的方法可以同时执行图像去噪和融合，而图像会受到加性噪声的破坏。 实验结果表明，该方法在多个指标以及视觉质量上均优于其他方法。
2021-07-27 14:36:16
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FusionCloud 6.3.1.1 解决方案描述，华为官网下载，方便大家下载学习。
2021-07-24 15:35:07
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MatchBoard 是 CMS PHP-Fusion 7.x 的插件（注入）。 在这个插件的帮助下，您可以简单地管理您的氏族战争。
2021-07-03 14:06:00
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特征融合是将两个特征向量组合得到单个特征向量的过程，它比任何一个输入特征向量都更具判别力。 DCAFUSE 使用基于判别相关分析 (DCA) 的方法应用特征级融合。 它从两个模态 X 和 Y 中获取训练和测试数据矩阵，以及它们对应的类标签，并将它们合并到一个单一的特征集 Z 中。 详情可见： M. Haghighat、M. Abdel-Mottaleb、W. Alhalabi，“判别相关分析：用于多模态生物特征识别的实时特征级融合”，IEEE 信息取证和安全交易，卷。 11号9，第 1984-1996 页，2016 年 9 月。 http://dx.doi.org/10.1109/TIFS.2016.2569061 和M. Haghighat、M. Abdel-Mottaleb W. Alhalabi，“特征级融合的判别相关分析与多模态生物识别的应用”，IEEE 国际声学、语音和信号处理会
2021-06-30 14:49:49
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欢迎大家学习交流
2021-06-29 22:09:00
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Multi-Sensor Fusion (GNSS, IMU, Camera) 多源多传感器融合定位 GPS/INS组合导航 PPP/INS紧组合
Multi-Sensor Fusion
版本号：release/3.0.0
初衷
学习组合导航和VIO相关内容.
希望和有兴趣的小伙伴一起交流
程序依赖
glog
Eigen
OpenCV 3.4
Ceres
使用说明
最新稳定测试版本对应为release/3.0.0分支 Multi-Sensor Fusion使用了submodules形式挂载了tools,因此clone完本程序需要更新tools
git checkout -b release/3.0.0 origin/release/3.0.0
git submodule init
git submodule update
已经安装完依赖库后,可以直接编译程序
mkdir build && cd build
cmake .. && make -j3
程序运行方式
./mscnav_bin ${configure_file} ${log_
2021-06-15 19:58:04
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