基于 DCT 的图像用 1D DCT 和 2D DCT 呈现以进行图像融合。

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目启动代码 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 写上去 该项目描述了恒定转速和速度幅度模型 (CTRV) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 的应用。 这个项目是用 C++ 编写的。 对于给定的激光雷达测量数据，RMSE 返回 [0.0771442 0.0852696 0.387216 0.250489]。 下图显示了 UKF 状态估计与地面实况及其归一化创新平方 (NIS) 计算相比的结果： 依赖关系 cmake >= v3.5 制作 >= v4.1 gcc/g++ >= v5.4 基本构建说明 克隆这个 repo。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“data/”中找到一些示例输入。 例如。 ./UnscentedKF ../data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt 编辑器设置 我们有意将编辑器配置

基于Opencv+Pyqt5+python实现人脸互换人脸融合人脸特效人脸生成多功能系统完整源码+代码注释+项目说明.zip， 带【GUI界面】 【项目说明】 主要是利用Opencv提供的函数在人脸上实现多功能的特效 在本项目中，实现了一个多功能美颜相机，其中实现了对人脸数据的十种处理：人脸互换（faceswap）、人脸融合（facemorph），人脸特效，人脸检测，人脸美颜，人脸磨皮，调节亮度，调节饱和度，滤镜，风格变换等功能。 本次项目全部使用 Python 编写，在项目设计上遵循着配置灵活、代码模块化的思路，其中功能模块分为调节美颜，人脸识别，人脸替换，人脸融合，人脸迁移，人脸特效，证件照生成等七个功能模块。 界面模块分为调节美颜，人脸迁移，人脸识别，人脸替换，人脸融合，证件照，生成等六个界面模块，其中调节美颜所在界面模块为主界面模块。 界面和功能模块间的逻辑关系大致为：每个界面模块对应其相应的功能模块，界面为交互式界面，触发界面调用对应的功能。

用于单图像排水的多尺度渐进融合网络（MSPFN） 这是TensorFlow提出的MSPFN模型（）中提出的模型的实现。 要求 的Python 3 TensorFlow 1.12.0 OpenCV tqdm 球状 系统 动机 降雨图像及其多尺度版本（多尺度金字塔图像）中雨条纹的重复样本可以携带补充信息（例如，相似的外观）以表征目标雨条纹。 我们在一个统一的框架中从输入图像尺度和深层神经网络表示中探索多尺度表示，并提出一种多尺度渐进融合网络（MSPFN），以利用跨尺度的雨条纹的相关信息进行单幅图像排水。 用法 一，训练MSPFN模型 数据集组织形式 如果准备自己的数据集，请遵循以下形式：| --train_data |--rainysamples |--file1 ： |--file2 : |--filen

提出了一种基于局部特征分析的多聚焦图像融合方法。首先采用二维经验模式分解（BEMD）对不同聚焦图像进行分解，得到多个内蕴模函数（IMF）分量，然后提取出第一个IMF分量的统计信息作为图像融合的依据，对多张不同聚焦的图像进行融合，得到最终的融合图像。实验结果表明，本文提出的均值IMF方案与其他方案相比，具有较高的融合质量和较低的计算复杂度。

A-MULTI-EXPOSURE-IMAGE-FUSION-BASED-ON-THE-ADAPTIVE-WEIGHTS

各种煤矿监控类系统的通信协议对应不同数据结构,导致煤矿监控多系统融合运行时设备信息配置和管理困难。为解决上述问题,提出了一种面向对象的设备建模方法。通过数据驱动将多种非标准化的数据结构转换为标准化数据结构,根据实际设备的相关属性建立对应的设备模型;基于设备模型创建设备实例,采用层级树形结构展示设备实例的父子关系,通过动态页面展示设备实例的详细信息,可对具有不同属性的设备进行统一配置和管理。将面向对象的设备建模方法应用于图形组态中,使设备模型与图元绑定、设备实例与图形实例绑定,可快速配置数据可视化图形。

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学术论文 利用Matlab实现基于小波变换的遥感图像融合

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