安全技术-网络信息-无线传感器网络路由协议及数据融合技术研究.pdf

数据融合matlab代码 基于视频分类的监控摄像机遮挡检测 Camera Occlusion Detection Based on Video Classification 本项目使用基于深度学习的视频分类方法来进行监控摄像机的遮挡检测 运行环境要求 代码要求安装Keras 2 和 TensorFlow 1 或者更高版本，详情请见requirements.txt文件。 你可以运行命令： pip install -r requirements.txt 你还需要安装ffmpeg用来提取视频帧，以及需要MATLAB来进行数据预处理阶段的图像增强 数据准备 首先，在data文件夹中准备好训练集train和测试集test，再使用命令mkdir sequences && mkdir checkpoints创建新的文件夹。 然后，运行python extract_files.py来提取视频帧，并用CSV文件记录下视频信息，以供后续代码使用。 数据预处理 直方图均衡化(HE) data_histeq.m对视频帧进行直方图均衡化，提高图像对比度。 限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE) 对于像素分

数据融合matlab代码通过具有非凸罚分的稀疏正则化进行图像融合 该源代码包包括用于所提出的图像融合和联合问题算法的MATLAB源代码。 纸： 每个主要代码的具体功能如下图所示： FL1：采用L1规范化正规化的图像融合； FGMC：通过GMC正则化进行图像融合； FSL1：采用L1规范正则化的联合图像融合和超分辨率； FSGMC：通过GMC正则化进行联合图像融合和超分辨率； FDrealGMC：在真正的OCT和眼底图像数据集（PSF估计）上使用GMC正则化进行联合图像融合和反卷积；

为更加准确、有效地描述证据间的冲突程度,提出一种新的证据冲突度量方法.该方法通过取小累加证据体之间两个相交为非空集的焦元BPA,得到证据重合度;然后基于其与证据冲突程度的关系,计算出证据冲突大小.实验结果表明,相比经典冲突系数与Jousselme证据距离,所提出的方法更加准确、有效.

数据融合matlab代码 Image-filtering-and-fusion 更多细节内容可见pdf文档（eg 探究变量对结果的影响） 1 实验目的 通过高斯滤波器对两张同样大小的图像进行滤波处理，一个保留高频一个保留低频 叠加两个图像的高、低频部分以对图像进行融合，形成一张远近观察效果会不同的图像 使用了图像金字塔的方式模拟远近观察的效果 2 代码结构 myfilter.m：输入某张图片和要使用的滤波器，得到滤波后的结果 vis_hybrid_image.m：输入融合后的图片，得到图像金字塔 project1.m：主函数，输入两张大小相同的图片，得到图像金字塔和融合结果 3 使用方法 将3个.m文件及大小相同的图片放入matlab的路径中 运行project1.m文件 4 工作原理 4.1 滤波器 这一步骤的目的是去除图像中大于或小于某一频率的分量，可以使用matlab中的fspecial函数，实现对图像高频、低频分量的提取。 该函数当设置类型为'gaussian'时可作为高斯低通滤波器，得到图像中频率低于某个阈值的部分。 根据MATLAB Help Center的文档，fspec

数据融合matlab代码针对超光谱和多光谱图像融合的超分辨率，可反映季节性光谱变异性 该软件包包含作者对论文的实现[1]。 大多数高光谱（HS）和多光谱（MS）图像融合模型都假设这两个图像是在相同条件下采集的。 因此，当在不同的时刻获取HS和MS图像时，季节或获取（例如，照度，大气）变化的存在通常会对算法的性能产生负面影响。 在这项工作中，我们考虑了一个更灵活的模型，该模型考虑了这种可变性，即使观察到显着变化，也能始终如一地表现良好。 该代码在MATLAB中实现，包括： example1.m-比较算法的演示脚本（合成图像） example2.m-比较算法的演示脚本（巴黎图片） example3.m-比较算法的演示脚本（太浩湖图像） example4.m-比较算法的演示脚本（Ivanpah Playa图像） ./FuVar/-包含与FuVar算法关联的MATLAB文件 ./utils/-有用的功能，指标和其他方法 ./DATA/-示例中使用的数据文件 自述文件-此文件 重要的： 如果您使用此软件，请在任何最终出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution for Hyp

任务载荷数据融合是指根据需要综合处理多源通道的信息，有效地提高信息利用率及系统自动化程度。尤其在航天航空多种运载平台上，对各种传感器所获得的大量数据进行融合，才能获得比单一数据源更为准确和可靠的决策。

数据融合matlab代码#PreIntegration方法，用于将IMU数据与GPS融合 我对基于优化的传感器融合方法感到惊讶。 因此，我做了一个微小的测试，将一个时间戳GPS数据与IMU输出融合在一起。 参考是。 此处的matlab代码还可以使用参考点的内插法将SE3姿势序列区分为IMU数据。 imu_preintegration_matlab

二次开发做矢量数据融合，给了源码和实验数据，有兴趣的朋友可看看。

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