1.Fusion compute 6.5.1_CNA.iso 2.FusionCompute 6.5.1_GpuCompiler.zip 3.FusionCompute 6.5.1_Installer.zip 4.FusionCompute 6.5.1_VncViewer.zip 5.FusionCompute 6.5.1_VRM.iso 6.FusionCompute 6.5.1_VRM.zip 7.FusionSphere 虚拟化套件 6.5.1 产品文档 05.zip 1.FusionCompute 6.3.1_Installer.zip 2.FusionCompute 6.3.1_VRM.zip 3.FusionCompute 6.3.1_CNA.iso 4.FusionCompute 6.3.1_VRM.iso 5.FusionAccess_Euler_Installer_V100R006C20.iso 6.FusionAccess_Windows_Installer_V100R006C20.iso

1、在 Mac 上可运行几乎任何操作系统 在 Mac 上运行 Windows 仅仅是一个开始。VMware Fusion 使您可以从数百个受支持操作系统之中进行选择，从比较少见的各个 Linux 发行版到最新的 Windows 10 版本，不一而足。 2、可针对任何平台进行开发和测试 借助 Fusion，可轻松地在 Mac 上测试几乎所有操作系统和应用。可在沙箱中构建和测试应用，同时可安全地共享本地源文件和文件夹。Fusion Pro 现在包含了一个 RESTful API，可用于与 Docker、Vagrant、Ansible、Chef 等新式开发工具集成，以将 VMware 的强大功能注入当今以敏捷性和 DevOps 为导向的生产管道。 3、可连接到 VMware vSphere 可安全地与 vSphere、ESXi 和 Workstation 服务器连接，以启动、控制和管理虚拟机 (VM) 和物理主机。借助通用 VMware 平台，可轻松地将虚拟机从 vSphere 数据中心传输到 Mac 桌面，然后在 Fusion 中运行。

关于图像融合的论文，有利于研究HDR图像获取和显示。

2019最新医学图像融合的文章，使用了卷积稀疏理论和形态学成分分析理论。

控制台应用程序：main 项目概述 ======================================================================== 应用程序向导已为您创建了此 main 应用程序。 本文件概要介绍组成 main 应用程序的 的每个文件的内容。 main.vcproj 这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件， 其中包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。 main.cpp 这是主应用程序源文件。

Python中RGB-D图像的体积TSDF融合 这是一个轻量级的python脚本，可将多个已注册的颜色和深度图像融合到一个投影的截断的有符号距离函数（TSDF）体积中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云。 在Ubuntu 16.04上测试。 较旧的CUDA / C ++版本可在找到。 要求 带有 ， ， ， 和 。 通过运行以下命令，可以快速安装/更新它们： pip install --user numpy opencv-python scikit-image numba [可选] GPU加速需要具有和的NVIDA GPU： pip install --user pycuda 演示版 该演示将来自7个场景的数据集的1000张RGB-D图像融合到405 x 264 x 289的投影TSDF体素体积中，在GPU模式下以约30 FPS（在CPU模式下为0.4 FPS）的分辨率为2cm，并输出3D网格mesh.ply可以使用诸如的3D查看器可视化的mesh.ply 。 注意：彩色图像保存为24位PNG RGB，深度图像保存为16位PNG（以毫米为单位）。 python de

基于线性最小方差意义上的最优加权融合算法，针对具有多个传感器和相关噪声的具有三层融合结构的离散时变线性随机控制系统，给出了最优融合固定间隔卡尔曼平滑器。 第一和第二融合层都具有网状平行结构，分别确定任何两个传感器子系统之间的预测和平滑误差的互协方差矩阵。 第三融合层是确定最佳权重并获得最佳融合固定间隔平滑器的融合中心。 推导任何两个传感器子系统之间的平滑误差互协方差矩阵。 将其应用于具有三个传感器的跟踪系统显示了其有效性。

多焦点图像融合数据集 新数据集

多机融合 多机同步播放拼接融合系统（多机融合） 此系统是前者是在2012年的一个测试版本中改进而来，经过2年的改进和完善最终达到本系统的1.3.2正式版本。系统中也存在一些暂未完成功能。但是此版本已经满足城市表面的大部分应用，并且在多PC模式下完全很好的调试技术。此软件从问世到现在应用过很多商业领域以及很多扩展领域，并且应用十分稳定。由于本开源系统供参考和研究，不做商业应用则已经将许可使用，保存数据和加载数据部分删除。若有需要可请示作者。 系统的组成和实现细节： 1.使用跨平台Qt完成Ui界面的定制； 2.使用OpenGL实现几何调整，图像的输出，图像混合，图像合成功能； 3.可将平台依赖部分做修改可支持Windows，Linux，Mac，Android，Wayland，Mir 4.当前实现的平台部分支持Windows，Linux 下面是系统的功能基本描述： 1.支持水平，垂直多台计算

使用深度学习框架的红外和可见图像融合 ，吴晓军*，约瑟夫·基特勒国际模式识别大会2018 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见图像融合[C] //模式识别（ICPR），2018年第24届国际会议。 IEEE，2018：2705-2710。 要求 您将需要以下工具来运行此代码： 如果您对此代码有任何疑问，请随时与我联系（ ， ） 融合方法 融合详细内容 多层融合策略 质量指标-Nabf Nabf-'BK Shreyamsha Kumar。 使用离散余弦谐波小波变换基于像素重要性的多焦点和多光谱图像融合。 信号，图像和视频处理，2012年。” 火炬版 仅供参考 https://github.com/GrimReaperSam/imagefusion_pytorch 引文 Li H，Wu XJ，Kittler J.使用深度学习框架的红外和可见