小波分析用于去噪，小波用于图像压缩，小波用于边界扭曲，使用小波包进行分解和重构，使用小波进行图像融合，小波实现数字水印，小波实现数字水印。matlab版

灰度特征提取matlab代码耦合特征学习用于多模态医学图像融合 参考：FG Veshki，N Ouzir，SA Vorobyov，E Ollila，用于多模式医学图像融合的耦合特征学习，2021年，arxiv.org ％运行脚本文件“ Demo_gray.m”，“ Demo_color.m”和“ Demo_IV”。 （在“融合问题”标签中更改融合方式） ％要求：MATLAB的mex编译器 ％用于提取和重建图像补丁以及可视化字典原子的代码来自SPAMS工具箱。 （文件夹“实用程序”中的文件“ mexExtractPatches.m”，“ mexCombinePatches.m”和“ displayPatches.m”。）

贝叶斯matlab代码像贝叶斯一样融合它！ 介绍 这是我的博客“”中使用的代码的存储库。 目前，大多数帖子都与R和数据可视化有关（主要是因为这是我要改进的领域）。 将来，我确实打算谈论其他编程语言（MATLAB，Python，Julia等）和主题（机器学习，大数据和开放科学）。 该博客目前托管在Blogger上，我没有完全控制权。 我最终将移动它并更好地将其与我的个人网站（）集成。 可视化犯罪热点（） 创建快速报告（） 介绍CrimeMap（）（） 注意：“ CrimeMap”已移至。 现在，这是我所有R应用程序的默认存储库。 rBlocks实验（） 交互式rCrimemap（） 调色板生成器（） rCharts平行坐标（） 使用H2O进行深度学习（） RUGSMAPS-带有Bootstrap的闪亮应用（） 使用R，H2O和Domino进行实用且可扩展的分析（） 出现在Domino的博客上...

目前，世界各国都在以制定政策和成立联盟的方式加快推动 5G 与工业互联网的融合发展，并已开展了 5G+工业互联网应用的初步探 索。

基于像素级图像融合的评价指标，包括均方误差，信噪比，熵，matlab 的

结合主元分析（PCA）与线性鉴别分析（LDA）的特点，利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间，并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合，获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影，从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法（PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG+PCA+LDA），得出各自的实验结果，并进行比较。实验结果表明，利用RHG+PCA+LDA方法预处理后，使用PCA-LDA算法进行性别鉴别可以得到理想的效果。

函数1“anisotropic_Directional_derivative_filter.m”用于一组各向异性方向导数滤波器。过滤器的空间支持是[-20,20]×[-20,20]并且取向角均匀分布在区间[0,π]上。 函数2“Canny-detector.m”是对比度均衡配备的Canny检测器和噪声相关的较低阈值。 参考J. Canny, “A computational approach to edge detection,” 函数 3“FOM_measure.m”是边缘图的 Pratt 品质因数。 W. K. Pratt，“数字图像处理”，Wiley Interscience Publications，1978 年。 函数 4 “non_maxima_suppression.m” 用于提取梯度的最大值通过使用图像的两个偏导数来获得图像的大小。 “SMED.m” is the edge detector based on scale multiplication. Refer to P. Bao, L. Zhang, and X-L Wu, “Canny edge detecti

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