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。

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