Poisson Fusion

图像融合算法的MATLAB实现，包括灰度极大值融合、加权融合、相关系数融合、TOE融合、HIS融合、PCA融合等等。

数据融合MATLAB代码 沙瓦特·德赛（Shasvat Desai），麻省大学阿默斯特分校计算机科学研究生。我的兴趣领域包括机器学习和计算机视觉的应用。目前从事多光谱图像中的行人检测任务。最近，我的论文在CVPR 2019的研讨会上被接受。 经验 2019年4月 - 担任软件工程师（计算机视觉） 2019年4月 - 在加利福尼亚州长滩举行的IEEE研讨会上，通过可见性图对热图像进行行人检测，获得认可。 2018年夏季 - 获得DAAD RISE专业奖学金，前往德国科隆的拜耳商业服务有限公司进行研究实习。 2017年秋季 - 获得计算机科学硕士学位，担任信息融合实验室研究助理，

Fusion Moves MATLAB包装器: Sarun Gulyanon在2017年4月24日的作者描述中描述了Fusion Moves是一种基于QPBO和alpha-expansion的方法，用于优化MRF和CRF等多标签图形模型。与图割不同，图模型的能量函数可以是非子模块的。 QPBO最初是为二元图模型设计的，然后alpha扩展将其扩展到多标签问题。我只实现了建立在qpboMex（二进制QPBO的mex文件）之上的alpha扩展包装器。这是出于教育目的而实施的。

Oracle® Fusion Middleware性能与调优指南，专为Oracle WebLogic Server 11g Release 1 (10.3.6) E13814-06.pdf而设计。本指南帮助优化和提升Oracle® Fusion Middleware在企业应用中的性能。

JPEG压缩的Matlab代码在DCT域中使用奇异值分解的多焦点图像融合。多焦点图像融合是一种将来自不同焦距的场景中的多个图像融合为整个区域都聚焦的图像的过程。DCT域中的图像融合方法因其时间和能量消耗低、复杂度低而非常有效，尤其在视觉传感器网络（VSN）中以JPEG格式压缩定影图像时。提出了一种低复杂度的DCT域多焦点图像融合技术，提高了输出图像质量。该方法在嘈杂条件下稳定，使用8×8输入块的奇异值分解（SVD）的奇异值计算5个最大奇异值的几何平均值，作为聚焦块检测的标准。

本视频介绍了基于Matlab的形态学分析和稀疏表征的CSMCA图像融合方法，代码均可运行，适合初学者。1. 主函数：main.m；调用函数：其他m文件；运行结果无需额外操作。2. 运行版本：Matlab 2019b。如有错误，根据提示调整，若有疑问可私信博主。3. 运行步骤：- 步骤一：将所有文件放入Matlab当前文件夹；- 步骤二：双击打开main.m；- 步骤三：点击运行，等待结果。4. 服务咨询：可私信博主或扫描视频QQ名片获取更多支持，包括完整代码、期刊复现、程序定制及科研合作等。

Oracle RAC 资源管理与 Cache-Fusion 技术解析 Oracle 真实应用集群 (RAC) 是一种集群数据库技术，允许多个数据库实例共享同一数据库，从而提高性能、可用性和可扩展性。 资源管理和 Cache-Fusion 是 RAC 的两个关键组件。 资源管理算法 RAC 资源管理算法负责协调多个实例对共享资源的访问，确保数据一致性和集群稳定性。 主要算法包括： 全局资源目录 (GRD)： 维护集群中所有资源的状态信息，例如数据块锁定状态。 全局缓存服务 (GCS)： 协调实例间的缓存访问，维护缓存一致性。 全局锁管理器 (DLM)： 管理实例间的分布式锁，确保数据完整性。

DS证据理论Matlab代码实现：DS_fusion.m，这是一个简单的D-S证据理论融合代码，经过注释和优化，适用于独立的单一命题。附件包括m文件代码： function x=DS_fusion %功能：融合x,y两行向量% x,y的格式形如[m1 m2 m3, ... , mk, m] %要求m1 m2 m3 ...之间互相无交集% m可不为0，表示不确定度% m肯定是0 [nx,mx]=size; if 1~=nx     disp;     return; end [ny,my]=size; if 1~=ny     disp;     return; end if mx~=my  

立体视觉和图像流的结合算法，挺适合做运动估计或者三维重建方向的朋友。算法的核心思想就是，把立体匹配和光流估计放进一个协同网络里跑，彼此之间还能互通信息，一起做去模糊，效果比单打独斗强多了。网络里一共四个子进程，两个负责立体视差，两个搞图像流，一起在一个松弛优化的框架里，根据三维连续性来挑“靠谱”的匹配结果。实际跑过一些数据集，出来的结果也挺不错，噪声少，结构还原度高。这个方法比较适合你手头有连续立体图像对的时候，比如用在自动驾驶模拟数据、双目相机视频帧上都还蛮合适的。尤其是那种光照变化或纹理重复多的场景，靠单纯立体匹配就挺吃力了，用上运动线索就好多了。对了，文末还推荐了不少延伸阅读，像是基于

泊松方程的数值解（二维情况）采用有限差分法进行求解。