Deep KSVD Denoising——融合KSVD传统算法和深度学习的去噪算法实现，使用pytorch（拥有详细的代码注释）

TDOAAOA_融合_TDOAAOA_最小二乘_TDOA,AOA融合方法_TDOAAOA融合.zip

中国科学院遥感图像数字处理遥感影像镶嵌融合

加权平均法图像融合算法的原理就是：对原图像的像素值直接取相同的权值，然后进行加权平均得到融合图像的像素值，举例说比如要融合两幅图像A，B，那它们的融合后图像的像素值就是A*50%+B*50%，就这么简单。

融合集中在数据的特征级融合，但是在手动提取特征的过程中，将会不可避免的产生由于人工而产生的误差，使得特征的计算和选择可能不具有代表性。数据层融合，对传感器采集到的原始数进行直接融合，优点是保留了原始信息，信息损失量很少，但是存在只能对同一类型数据进行融合，且计算量较的问题。

数据融合matlab代码pytorch中的HED 这项工作是论文的一个执行。 表现 输入图像 dsn1 dsn2 dsn3 dsn4 dsn5 融合输出（dsn6） 在BSDS500上 方法 ODS（融合/合并） OIS（融合/合并） AP（融合/合并） 我们的实施 0.78731 / 0.78280 0.80623 / 0.80356 0.78632 / 0.83851 原始纸 0.782 / 0.782 0.802 / 0.804 0.787 / 0.833 如本文所述，Fusion表示融合输出（dsn6），Merged表示融合层和侧面输出相结合的结果。 怎么跑 先决条件： 火炬> = 0.3.1 张量板 培训/测试 尾码/数据结构 $ROOT - ckpt # save checking points - data # contains BSDS500 - matlab_code # test code - pytorch-HED # current repo 要准备数据，请参阅“培训HED”部分中的内容。 为了训练 python submit.py 在./config中创建您的

数据融合matlab代码BIMEF 我们的论文“用于弱光图像增强的受生物启发的多重曝光融合框架”的代码 还提供了比较方法的代码，请参见 下载：（只需将数据解压缩到当前文件夹） 数据集VV, LIME, NPE, NPE-ex1, NPE-ex2, NPE-ex3, DICM, MEF 由于某些方法非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（例如， results__dong@VV.zip ） 由于某些指标非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（ TestReport.zip ） 通过运行experiments.m可以轻松复制所有experiments.m 从左到右：输入图像，MSRCR，Dong，NPE，LIME，MF，SRIE和BIMEF（我们的）的结果。 数据集 （**增强图像增强和色调映射算法：**最具挑战性的案例的集合） DICM-从商用数码相机拍摄的69张图像： 先决条件 原始代码在Matlab 2016b 64位Windows 10上进行了测试 是运行VIF指标（ vif.m ）所必需的。 设置 运行startup.m添加所需的路径，然后您可以尝试以下演示。 I = imread(

在室内定位过程中，针对行人航迹推算（PDR,pedestrian dead reckoning）算法中惯性传感器的累积误差随时间增大的问题，提出一种基于智能手机的声波测距与PDR融合的室内定位方法。首先，利用PDR进行位置推算，然后，利用声波测量手机与墙之间的距离，结合已知的室内地图信息，对 PDR 中的累积误差进行纠正。在不需要布置任何节点的条件下，实现长时间稳定的室内定位。为解决长距离条件下墙体反射的回波信号难以检测的问题，利用智能手机内置双麦克风的特点，采用波束成形的方法，对目标墙体反射的回波进行信号增强，增大了声波测距的有效测量距离，从而扩大了所提定位方法的应用范围。实验结果表明，所提融合定位方法的平均定位误差为0.427 m，与单独使用PDR的定位结果相比，平均定位误差降低了2.748 m。

此代码资源是我的博文:十五. 单线激光雷达和视觉信息融合,配套的ROS实践功能包. 使用前请确认并修改: 1. 你的单线雷达和相机发布的topic消息; 2.single_ladar_and_camera_fusion.launch为此功能包启动launch; 3.start_lidar_camera.launch为启动我机器上单线激光雷达和相机的launch. 使用时请按你的实际环境进行配置,或者干脆放弃此文件, 用你自己熟悉的方式启动你机器的相机和Lidar节点; 4.start_lidar_camera.launch文件中我还发布了相机和激光雷达的位姿信息(联合标定信息)到ROS的TF. 代码中会用到此数据进行相机到激光雷达的三维坐标系变换. 使用时请确认你的环境也有这样的TF;

北斗导航 基于卡尔曼滤波的IMU+GNSS的组合导航（附Matlab源代码）