多源信息融合 文档类资料

这是我们交的实验，有关遥感图像的处理的一些编程，原创，有误之处请指教 这是我们交的实验，有关遥感图像的处理的一些编程，原创，有误之处请指教

安全技术-网络信息-论地理网络空间的融合特征.pdf

母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义，但母线负荷随机波动性较强，其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此，提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法。基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型，组合构成Stacking模型融合的元模型层，连接一个XGBoost模型对元模型进行融合，整体构成综合预测系统，并采用粒子群优化算法优化系统参数。通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析，验证了所提方法的有效性与适用性。

数据融合matlab代码通过具有非凸罚分的稀疏正则化进行图像融合 该源代码包包括用于所提出的图像融合和联合问题算法的MATLAB源代码。 纸： 每个主要代码的具体功能如下图所示： FL1：采用L1规范化正规化的图像融合； FGMC：通过GMC正则化进行图像融合； FSL1：采用L1规范正则化的联合图像融合和超分辨率； FSGMC：通过GMC正则化进行联合图像融合和超分辨率； FDrealGMC：在真正的OCT和眼底图像数据集（PSF估计）上使用GMC正则化进行联合图像融合和反卷积；

nsct图像处理代码，关于图像融合方面的

基于5G+AI的交通视频融合感知及数字孪生解决方案提供商

数据融合matlab代码 Image-filtering-and-fusion 更多细节内容可见pdf文档（eg 探究变量对结果的影响） 1 实验目的 通过高斯滤波器对两张同样大小的图像进行滤波处理，一个保留高频一个保留低频 叠加两个图像的高、低频部分以对图像进行融合，形成一张远近观察效果会不同的图像 使用了图像金字塔的方式模拟远近观察的效果 2 代码结构 myfilter.m：输入某张图片和要使用的滤波器，得到滤波后的结果 vis_hybrid_image.m：输入融合后的图片，得到图像金字塔 project1.m：主函数，输入两张大小相同的图片，得到图像金字塔和融合结果 3 使用方法 将3个.m文件及大小相同的图片放入matlab的路径中 运行project1.m文件 4 工作原理 4.1 滤波器 这一步骤的目的是去除图像中大于或小于某一频率的分量，可以使用matlab中的fspecial函数，实现对图像高频、低频分量的提取。 该函数当设置类型为'gaussian'时可作为高斯低通滤波器，得到图像中频率低于某个阈值的部分。 根据MATLAB Help Center的文档，fspec

数据融合matlab代码针对超光谱和多光谱图像融合的超分辨率，可反映季节性光谱变异性 该软件包包含作者对论文的实现[1]。 大多数高光谱（HS）和多光谱（MS）图像融合模型都假设这两个图像是在相同条件下采集的。 因此，当在不同的时刻获取HS和MS图像时，季节或获取（例如，照度，大气）变化的存在通常会对算法的性能产生负面影响。 在这项工作中，我们考虑了一个更灵活的模型，该模型考虑了这种可变性，即使观察到显着变化，也能始终如一地表现良好。 该代码在MATLAB中实现，包括： example1.m-比较算法的演示脚本（合成图像） example2.m-比较算法的演示脚本（巴黎图片） example3.m-比较算法的演示脚本（太浩湖图像） example4.m-比较算法的演示脚本（Ivanpah Playa图像） ./FuVar/-包含与FuVar算法关联的MATLAB文件 ./utils/-有用的功能，指标和其他方法 ./DATA/-示例中使用的数据文件 自述文件-此文件 重要的： 如果您使用此软件，请在任何最终出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution for Hyp

研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合，并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法，利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正，计算融合权重，进行偏振图像融合，增强红外偏振融合图像的强度和对比度。对室内以及室外人造目标进行实验验证，改进的HSV融合算法较红外原图灰度均值最高提升216%，对比度最高提升1384%；较标准HSV融合图像的灰度均值最高提升1363%，对比度最高提升292%。为使用红外偏振融合图像进行目标识别打下了很好的基础。