基于WLOP的PointCloudDenoiser：这是使用加权局部最优投影的点云降噪器

LSHash, 一种局部敏感散列的快速 python LSHash版本：0.0.4dev一种基于持久支持的局部敏感散列快速 python 。高光numpy数组对大量高维数据的快速哈希计算。通过Redis支持持久性。支持多个哈希索引。内置支持输出输出的通用距离/目标函

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MATLAB求解拉普拉斯代码二维边界积分算子的高阶局部校正梯形规则 这是论文随附的“zeta 校正正交”的 MATLAB 代码： B. Wu 和 PG Martinsson，Zeta 校正：构建奇异积分算子的校正梯形规则的新方法。 （2020 年，arxiv） 它包含修正的梯形规则，这些规则对于平滑闭合曲线上的拉普拉斯、亥姆霍兹和斯托克斯层势是稳定且高阶准确的。 作者：吴博伟，2020/7，更新于2021/1 还包含从 Alex Barnett 的包修改的支持功能 另见表面积分的相关代码。 依赖的注意事项： 最多 42 个订单的 Zeta 更正使用预先计算的权重。 （它们对应于kapur_rokhlin_sep_log.m函数的输入k <= 21 ）对于更高阶的更正，需要来自 Symbolic Math Toolbox 的vpa函数。 （此存储库中的测试文件不需要 Symbolic Toolbox。） 例子 以下是使用高阶 zeta 正交求解斯托克斯和亥姆霍兹外边界值问题的测试文件的一些示例输出。 收敛性根据边界上使用的点数显示。 主要测试文件说明： test_sto2d_bie.m

The classic "elastic band" deforms a path generated by a global planner with respect to the shortest path length while avoiding contact with obstacles. It does not take any dynamic constraints of the underlying robot into account directly. This contribution introduces a new approach called "timed elastic band" which explicitly considers temporal aspects of the motion in terms of dynamic constraints such as limited robot velocities and accelerations. The "timed elastic band" problem is formulated in a weighted multi-objective optimization framework. Most objectives are local as they depend on a few neighboring intermediate configurations. This results in a sparse system matrix for which efficient large-scale constrained least squares optimization methods exist. Results from simulations and experiments with a real robot demonstrate that the approach is robust and computationally efficient to generate optimal robot trajectories in real time. The "timed elastic band" converts an initial path composed of a sequence of way points into a trajectory with explicit dependence on time which enables the control of the robot in real time. Due to its modular formulation the approach is easily extended to incorporate additional objectives and constraints.

Khosro Bahrami 和 Alex C. Kot，“基于最大局部变化的无参考图像锐度评估的快速方法”，IEEE 信号处理信函，卷。 21，没有。 6, 751-755, 2014。

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.

针对双边滤波器灰度相似权函数易受噪声影响且在图像细节区域滤波存在盲目性的问题，提出一种新的图像三边滤波器用以过滤高斯噪声。通过局部结构张量奇异值分解估计图像的几何结构信息， 获得能够刻画图像内容差异的特征信息。在此基础上，设计基于图像特征分类的灰度相似权函数，同时通过引入结构相似权的方式将鲁棒的特征信息耦合到双边滤波器框架下，以保持更多的图像细节。利用三边加权提供更可靠的像素相似性度量方式，并采用局部自适应滤波参数选取方法进一步提高算法的滤波性能。实验结果表明，该滤波器在去除噪声的同时能够较好地保持图像的边缘、纹理等结构信息。

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