在现有的活动轮廓中，LBF模型、LIF模型和LGDF模型是著名的基于区域的模型。虽然能分割灰度不均匀的图像，但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。针对该问题，提出一种融合全高斯和局部高斯概率信息的活动轮廓模型。首先由全局高斯模型的全局灰度拟合力和局部高斯模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力，然后引入这两个拟合力的动态权重以达到该模型的灵活性，实验结果表明，该模型能分割灰度不均的图像，且允许灵活的轮廓初始化，抗噪声性强。

Oracle融合采购(FusionProcurement)：概述、研发战略、客户体验和路线图.

深度融合网络以完成图像 介绍 深度图像完成通常无法和谐地将还原的图像融合到现有内容中，尤其是在边界区域中。 而且它常常无法完成复杂的结构。 我们首先介绍Fusion Block，用于生成灵活的alpha成分图，以组合已知区域和未知区域。 它为结构和纹理信息搭建了桥梁，因此已知区域中的信息可以自然地传播到完成区域。 使用这项技术，完井结果将在完井区域边界附近平滑过渡。 此外，融合块的体系结构使我们能够应用多尺度约束。 多尺度约束在结构一致性上大大提高了DFNet的性能。 此外，易于将这种融合块和多尺度约束应用于其他现有的深度图像完成模型。 具有特征图和输入图像的融合块供稿将以与给定特征图相同的分辨率为您提供完成结果。 更多细节可以在我们的找到 融合块的插图： 相应图像的示例： 如果您发现此代码对您的研究有用，请引用： @inproceedings{Hong:2019:DFN:3

以加强式学习建构机器人行为融合演算法

区块链和物联网 (IoT) 被认为是两大颠覆性新兴技术。 然而，它们都在一定程度上受到先天的技术限制。 物联网需要加强其安全特性，而区块链由于广泛使用加密机制而固有地拥有这些特性，而区块链（以相反的方式）需要分布式节点为其 P2P（点对点）共识模型做出贡献，而物联网则基本体现了它们在其架构内。 因此，本章敏锐地剖析了将区块链与物联网技术相结合的可行性以及潜在的挑战——引入了物联网 (BCoT) 的概念——以及这种整合可以提供的好处。

云计算及大数据在教育信息化中的融合应用

数据融合matlab代码水下图像重建 这是纸的MATLAB代码。 介绍 针对起伏的水面失真的视频序列，提出了一种新的图像恢复方法。 我们使用迭代鲁棒配准算法来消除帧中的大多数失真。 代替针对严重模糊的均值注册每个帧，首先采用补丁融合过程来丢弃失真更严重的补丁并重建高质量图像； 然后通过盲反卷积过程对融合后的图像进行模糊处理。 配准过程之后，通过健壮的主成分分析将残留的非结构化噪声消除，这称为后处理。 跑步细节 解压缩所有文档。 将所有文档添加到MATLAB的当前目录中。 运行名为main的脚本，然后等待几分钟。 所有结果都位于名为results的目录中。 注释 1，数据集可以从中获得。 2.我们的代码不包含后处理部分，可以从中找到。 作者 张震和徐扬，上海大学机电工程与自动化学院，上海，＃License 仅供学术和非商业用途，如果可以帮助您，请引用我们的论文。 用于商业用途，请联系

基于图像重构和特征融合的人脸识别方法研究.rar

一种多模式融合韦伯局部特征的人脸识别方法.zip

可见光和红外图像融合由于其众多应用，是图像处理中的一个重要领域。虽然近年来在开发融合算法方面取得了很大进展，但缺乏可以衡量最新技术的代码库和基准测试。本文在简要回顾了可见光和红外图像融合的最新进展后，提出了一个由21个图像对、20个融合算法和13个评估指标组成的可见光和红外图像融合基准。我们还在基准测试中进行大规模实验，以了解这些算法的性能。通过分析定性和定量结果，我们确定了鲁棒图像融合的有效算法，并对该领域的现状和未来前景进行了一些观察。