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【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合.md

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多传感器信息融合，介绍中图片为INS+ DVL组合程序，此外还有imu+ gps组合等其他程序

数据融合matlab代码论文：一种在非约束条件下获取的异构机载LiDAR和光学图像数据的通用高效数据融合方法 由Nguyen，拉瓦尔大学和IMT Atlantique开发的Matlab代码 主文件夹： phd_dev：公共文件夹包含粗注册开发以及其他杂项代码 蛇：致力于蛇模型的早期开发 SR：致力于超分辨率和精细配准 SRSM：专用于遥感MDPI文章中使用的基于超分辨率的蛇模型 R2Sonic：致力于应对R2Sonic悬浮泥沙挑战 注册开发人员： 从LiDAR提取建筑片段 building_region_seg：从LiDAR数据中提取建筑区域，生成建筑遮罩 buildingBoundaryExtraction：提取给定蒙版的边界（作为播种区域） 从图像中提取建筑细分 meanshift_seg_final：运行meanshift分段和过滤，调用MeanShiftCluster MeanShiftCluster： meanshift算法 segmentFiltering ：基于区域过滤区域 building_img_seg_meanshift：使用MBR填充百分比细化均值偏移结果段 段匹

1.项目基于机器学习算法，通过对单模型和融合模型计算所得的指标进行对比，实现小分子在人体内清除率指标的预测。 2.项目运行环境：Python环境、安装Jupyter Notebook 或Spyder、需要matplotlib、numpy、pandas 、sklearn安装包库 3.项目包括3个模块：数据预处理，创建模型并编译，模型训练 4.单模型训练：训练岭回归模型、随机森林模型和极端森林模型。 5. 多模型融合：回归问题最简单的模型融合方式，取加权平均对最优的两个模型进行不同权值的平均，最终输出最优的权值结果。 6. 不同模型的评价指标以rmse为指标，经过分析，融合模型得到最低的rmse，为2.698796237546118。

matlab图像融合源码 Haze-Removal-Project 主要参考文献 Visibility in bad weather from a single image Guided image filtering Fast Haze Removal Algorithm for Surveillance Video 这是一篇讲如何对视频进行快速去雾的文章，没涉及到具体的算法，不过可以看看。 Fast image dehazing using guided joint bilateral filter Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization 何恺明之前单幅图像去雾的经典方法是： （1）最大化局部对比度：R. Tan, Visibility in Bad Weather from a Single Image, CVPR’08 （2）独立成分分析：R. Fattal, Single Image Dehazing, SIGGRAPH’08 新的成果： 下面试几篇比较新的