为提高相关滤波(CF)跟踪算法的稳健性，并克服传统CF方法无法处理目标尺度变化以及未利用图像颜色特征等问题，提出了一种基于融合颜色特征的尺度自适应相关滤波改进跟踪算法。首先，将目标搜索区域从3原色(RGB)颜色空间转换到Lab颜色空间，提取搜索区域的Lab 3通道颜色特征；然后，融合Lab颜色特征与方向梯度直方图(HOG)特征得到多通道特征，利用核相关滤波(KCF)计算输出响应图并寻找图中最大响应位置即目标位置；最后，基于Lab颜色特征建立尺度模型，从当前帧的目标位置处截取不同尺度图像块，通过将其与尺度模型比较得到目标尺度最优估计。实验选取35段公开彩色视频序列进行测试，并将所提算法与其他5种跟踪性能较好的跟踪方法进行对比。实验结果表明，所提方法对彩色视频序列中的目标遮挡、变形、尺度变化等现象具有良好的适应性，其平均性能优于对比方法，同时具有76 frame·s-1的实时跟踪速度。

数据融合matlab代码百特BEM MATLAB中水平轴风力涡轮机（HAWT）的叶片单元方法代码 基础信息 必须安装并行计算工具箱和曲线拟合工具箱才能成功运行 基于代码开发的刀片元素求解器； 计算涡轮的力分量和功率输出。 optimisation.m计算最佳的涡轮机设计，包括叶片数量，叶尖速比以及扭曲和弦分布。 它导出一系列.csv文件，这些文件可以导入到任何CAD软件以及.stl表面。 请注意，该脚本当前仅针对空气动力学效率进行优化，这通常会导致结构设计不佳。 结构模块即将推出。 run.m在单个刀片上运行BEM分析，而无需更改参数。 生成有用的数据和绘图，并可用于生成.csv和.stl文件。 F360 Fusion360 API加载项，用于导入由MATLAB生成的.csv文件 如何 优化 适当设置输入变量（请参阅文件中的注释） 如果elem太低，它可能会影响收敛； 25到50之间的值似乎效果最好 请注意，tMax限制了仅用于优化部分的时间 箔纸N必须等于箔纸。文件和箔纸中的项目数 金属箔。文件必须是机翼极性文件名（.dat）的字符数组 金属箔。图纸必须是机翼几何文件名（.txt）的

图像配准中B样条滤波和GPVE的融合插值算法 图像滤波算法.pdf

一种融合多特征与子快的抗遮挡算法，排序算法数据结构 最快的排序算法

融合信息化管理，实现节拍化生产

数据融合_HSI_LiDAR 基于深度学习的HSI和LiDAR图像融合 作者 平台 Ubuntu 14.04 CUDA 8.0 GTX 850M 张量流1.4 python2 / python3 使用卷积神经网络的体系结构 输入-[转换-关联-最大池] x 2-[仿射-关联] x 2-仿射-softmax 档案文件 ./HSI/Load_data.py加载HSI源数据并制作Train / Test文件作为补丁 ./HSI/CNN.py定义CNN参数./HSI/CNN_feed.py训练HSI CNN权重./HSI/run_cnn.py使用预先训练的CNN参数进行HSI分类./HSI/Spatial_dataset.py为处理HSI数据。 ./HSI/Get_feature.py保存最后汇聚层平功能./DSM几乎一样./HSI 结果 接触

数据融合matlab代码2D-DWT_SWT- 在安装和应用之前请先阅读以下内容： 算法应用平台 这些代码在MATLAB R2016b下可以完美运行，同时也可以在更高版本的MATLAB下运行。 这些代码使用MATLAB工具来读取输入数据和结果说明。 输入数据可以是任何反演软件的结果，格式和大小没有区别。 SWT算法： 执行代码的步骤： 加载包含反磁性和重力模型的数据（image_new_1和image_new_2）。 这些部分可以沿任何所需方向绘制。 所示截面是沿模型的东西方向绘制的。 可以以任何期望的水平将随机噪声添加到数据中。 这些模型受到2％的高斯噪声的污染。 为了在应用该策略的阶段对模型进行归一化，在东，北和垂直方向上，磁化率变化的范围在0-1之间，模型的大小分别为70×70×30 km。 二维小波将输入数据分解为3级，然后得出近似系数和细节系数（SWT）。 在数据上应用融合规则（通过函数fusion_detail_2D_final）。 使用平稳小波变换（ISWT）的反演进行多级二维小波重构。 基于2D-SWT算法，可以使用MATLAB的图形工具保存重力和磁逆模型的融合结果并进

针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支全卷积神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与传统的图像增强算法相比,所提出的模型能够有效提高图像对比度、调整颜色失衡并去除噪声,主观视觉和客观图像质量评价指标都得到进一步改善。

工程概览 fusion：windows环境下基于opencv + QT的算法实现 fusion-refactor：windows环境下基于opencv + QT的算法实现（重构版本，便于hls编译的过渡代码） fusion-vivado：windows环境下的vivado工程 fusion-hls\src_xf：windows环境下vivado hls工程（基于xfopencv），包含项目用到的各种fpga核 fusion-linux\java-fusion：基于springboot的java服务端web项目 fusion-linux\vue-fusion：基于vue的前端页面 fusion-linux\vue-fusion-video：基于vue的前端页面（模拟了视频效果） fusion-linux\zynq-fusion：在开发板linux系统环境运行的应用 fusion-linux\zynq-fusion\qt-fusion：跨平台的opencv + QT算法实现（基于zynq 7020平台），整合fpga加速 fusion-linux\zynq-fusion\

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