1.像处理（十一）exposure fusion 像曝光融合
2.Apollo perception源码阅读 | fusion之D-S证据理论
3.99国精产品灬源码的投影优势:突显创新与品质
4.成品网站w灬源码三叶草下载主播掀开衣裳？网友：够劲爆！
5.vr成品源码是融合什么？
6.51成品网站W灬源码16：探秘神奇力量-探秘51成品网站W灬源码16！

像处理（十一）exposure fusion 像曝光融合

       本意是源码为了学习HDR，高动态范围成像，投影但HDR概念对我来说太复杂了，融合涉及到硬件和软件。源码大智慧rsi画线指标源码我的投影目标是跳过硬件和tone mapping，只做最简单的融合多曝光融合，如下列图像

       融合成一张

       搜索曝光融合，源码出现的投影是《exposure fusion》这篇文章，像素级别的融合融合，再加上多尺度的源码平滑处理，从现在的投影眼光来看，是融合非常简单的，OpenCV也实现了这个算法，源码在lightroom中也有应用。

       尽管原理简单，但实现上有坑，C++写了好几遍过不了，换成Python也错误，看了官方的matlab源码才知道坑。

       论文提出了三种计算每个像素融合权重的的方法

       对比度

       在过曝图像或严重低曝光的区域，图像都基本是或0，因此这些区域是很平滑的，梯度信息几乎为0，这些也是曝光融合中要舍弃的区域——过曝部分缺乏细节，低曝光区域缺乏细节和亮度。因此，论文提出用laplace算子提取图像的梯度信息，梯度信息越小的像素在融合时占据的比重就越小，相反梯度信息越大的像素的比重就越大。对输入的第[公式]张图像[公式]

       [公式]

       饱和度

       同样针对过曝或严重低曝光，二者的饱和度是接近于0的，而那些饱和度高的区域常常是需要保留的区域，因此论文通过三通道的标准差来衡量饱和度大小，以此得到不同的比重

       [公式]

       亮度

       亮度越接近0或者的，很可能就是处在过曝或严重低曝光区域，而亮度在附近的常常可以认为是曝光良好的区域，这些区域的信息在融合过程中要尽量保留，比重尽量大，如下

       [公式]

       [公式]是方差，论文中取0.2。以上公式是我具体实现时使用的，三通道的比重相乘，为了简单，也可以提取出YCrCb通道，起爆预警源码用Y通道算也可以。良好曝光不一定取0.5。

       上面是人为提出的一些先验知识，接下来验证下是否有效

       可以看出，对于严重低曝光的图像，响应值比较高的就是光源附近的细节，这些细节得以保留，而过曝图像往往在这些地方是没有细节的

       同上，以亮度为例，该图在天空区域的曝光是良好的，而且具有一定的细节，得以保留

       对于这一类局部过曝的图像，背光区域反而得到了较好的曝光，所以图中气球的细节和亮度响应值比较高，得以保留，而天空和光源部分的灰度值偏离、梯度也较小，因此这些过曝的区域的响应值（比重）很小，在融合时被舍弃。

       上面根据对比度、饱和度、曝光三方面可以得到每个像素点在融合时的比重，三者合在一起

       [公式]

       为了防止多张图像融合，出现过高或者过低的值，要对[公式]进行归一化

       [公式]

       多张图像[公式]，各自对应一张归一化的比重图[公式]，融合

       [公式]

       上面的方法非常简单，但会得到十分粗糙的结果。我在具体实现时，得到的结果会出现很多黑色和纯白色的斑点（灰度值为0），而且存在一些光晕，如下：

       经过我追本溯源，发现这是由于多张图像之间的灰度跳变太大导致的——假设现在有图像序列[公式]，在点[公式]处，比重值分别是[公式]，因此在融合时，[公式]点的灰度值主要取决于[公式]；在旁边一个点，[公式]的比重值却是[公式]，融合时就主要取决于[公式]，而从[公式]的灰度值跳变太大，因此最后看起来有很多噪声。相邻点的比重相差会这么大，个人看法是比重由对比度、饱和度、亮度相乘得到，读源码姿势实际上，很多区域都是接近于0，差不多1e-4的值，三个相乘量级就到了1e-，任意一个指标突然变大变小，权重就一边倒了，基本集中在某一张图像上。理想情况是一系列对比度、饱和度、亮度平滑变化的图像，就不会出现这种问题，但实际也不可能拍这么多精细的图像。

       如何解决？一个很直观的想法就是对每张图的权重图做平滑处理，缓解灰度跳变，重新归一化后，再融合，效果如下：

       看得出来，有所改善，但还是不够平滑，存在一定程度的光晕，继续加大力度

       又好一点了，但天空还是很明显

       好像又好一点了！但还是存在一些光晕（后面怎么解决的还不清楚）。

       但是每次都对原始分辨率做这么大的计算吗？

       这又回到了上次总结的拉普拉斯金字塔融合，构造金字塔解决分辨率过大和滤波核过大的问题，这也是论文提出的方法

       使用laplace金字塔，对每张图像分解出laplace金字塔，对应的比重图分解出高斯金字塔，根据比重对laplace金字塔做融合，从低分辨率开始上采样叠加同尺度的融合后laplace细节，即可得到结果，如下：

       效果有点惊艳，不仅融合了多张图像中的细节，还保持了良好的曝光，和之前的对比还是很明显的，如过曝这个区域的细节还是很不错的！但为什么和之前直径的高斯模糊相比，解决了光晕，这一点是我暂时无法理解的。

       算法十分简单，只要按部就班算出每个点的对比度、饱和度、曝光，结合起来，再加一个laplace金字塔分解，源码的设计问题貌似就解决了。但我在实际写的时候，得到的结果却是这样的：

       饱和度太高了，而且细节也没有得到保留。。。。。。一开始还以为是C++，我索引写错了之类的，重写了几遍都过不了，换成python也是一样的，也是错的，后面还是参考了官方的matlab代码，才发现不同：

       即下面两张图的对比

       当我把上采样的对象改成了官方的形式，就正常了。

       至于为什么会这么差，我想可能是因为一路上采样，丢失的信息太多了，所以采用之前的高斯金字塔的次一级分辨率上采样可以减少信息损失。

       代码见我的github

       Python 3

       鬼影

       本篇讨论的多曝光图像融合，默认都是对齐的，但实际上不同时间拍的图像，会因相机抖动和环境的风吹草动，而导致内容有差别，使得最后的融合结果可能出现鬼影，而鬼影(ghost effect)也是HDR融合要解决的主要问题之一。

       移动

       考虑下面这个例子

       可以看到画面中的三个人物都存在较明显的移动，经过上面的exposure fusion像素级融合，就会得到下面的结果

       这一类情况下，不保证像素级的对齐，就会出现鬼影。

       模糊

       和多曝光融合类似的是多焦点融合，不同图像存在不同的局部模糊

       保留对比度、饱和度，不计算曝光，得到的融合结果如下:

       效果感觉还行，但又不很行 ! 如IMAGE块区域，第一张图有点类似于运动模糊的效果了，在曝光融合这里就近似于"没对齐"，因此融合的结果有一些虚影、鬼影 !

       虽然存在如上问题，但这个方法还是给后续的一些研究提供了思路，融合不断频段的皮肤测评源码信息做图像融合，不仅仅是曝光融合，多焦点融合等。

       参考资料

Apollo perception源码阅读 | fusion之D-S证据理论

       本文为Apollo感知融合源码阅读笔记，建议参照Apollo6.0源码阅读本文，水平有限，有错误的地方希望大佬多加指正！

       理解D-S证据理论原理，重点在于对交集的乘积求和，关键概念包括mass函数、信度函数和似真度函数。其中，Dempster-Shafer合成公式将单个交集的乘积除以所有交集的乘积，Bel(A)表示找A的子集mass相加，Pl(A)表示找A的交集mass相加。

       在Apollo的融合-D-S证据理论中，存在和类型使用D-S证据理论进行更新，详细实现包括Dst、DstManager和DSTEvidenceTest等类。Dst类是核心实现，计算mass函数、信度函数、似真度函数和概率值、不确定性值。DstManager类负责假设空间元素处理，便于Dst类计算。DSTEvidenceTest类提供测试案例。

       存在概率融合（existence_fusion）主要在UpdateWithMeasurement函数中实现，根据传感器数据计算当前概率值，然后对观测和航迹概率值进行D-S证据理论融合，得到融合后的概率值。类型融合（type_fusion）同样在UpdateWithMeasurement函数中，假设空间和观测的mass函数初始化后直接合成。

       形状更新（fusion-形状更新）部分简单明了，优先使用lidar形状，然后是camera形状，最后使用radar形状进行更新。中心点的更新也直接透传。

       结语，文章内容涉及D-S证据理论原理、Apollo源码实现细节以及存在、类型和形状的融合部分。文章结构清晰，深入浅出地介绍了Apollo融合部分的核心算法和实现逻辑。通过理解D-S证据理论及其在Apollo中的应用，读者可以更好地掌握感知融合的原理和实现方法。

国精产品灬源码的优势:突显创新与品质

       国精产品灬源码的优势体现在以下几个方面：

       首先，它的创新性独树一帜。该产品不仅仅局限于传统的功能，而是融合了前沿科技，如人工智能、物联网、区块链等，为用户提供前所未有的使用体验。

       其次，品质控制严谨。从原材料的选择到生产工艺，每一个环节都经过严格的质量把关，确保产品的高品质。

       再者，用户体验至上。产品设计和功能开发始终围绕用户的需求进行，致力于提供更加便捷和智能的解决方案。

       最后，这种产品的信誉和口碑极佳，深受消费者的喜爱和信赖。

       综上所述，国精产品灬源码凭借其创新性、卓越品质和优质的用户体验，在市场上脱颖而出，并预计在未来继续引领科技潮流，满足消费者日益增长的需求。

成品网站w灬源码三叶草下载主播掀开衣裳？网友：够劲爆！

       《成品网站w灬源码三叶草下载》以一种截然不同的方式重新定义了这一系列，将玩家带入了一个完全新颖而丰富多彩的角色扮演游戏的世界。alt="成品网站w灬源码三叶草下载主播掀开衣裳？网友：够劲爆！"/>　　《成品网站w灬源码三叶草下载》游戏中充满了各种令人惊叹的地点和角色，每个角色都有自己独特的背景故事和个性特点。从水管工到公主，从恶龙到巫师，游戏中的每个角色都有着丰富的内在世界，玩家们可以通过探索和对话逐渐揭开他们的故事。　　《成品网站w灬源码三叶草下载》中的角色更加个性鲜明，充满了活力和趣味。从外表到性格，每个角色都是独一无二的，给玩家带来了无尽的惊喜和欢乐。无论是与小伙伴一起冒险，还是与敌人展开激烈的战斗，每个角色都有自己独特的技能和能力，玩家们可以根据自己的喜好和策略选择合适的角色组合，展开一场场刺激的冒险之旅。alt="成品网站w灬源码三叶草下载主播掀开衣裳？网友：够劲爆！"/>　　《成品网站w灬源码三叶草下载》还融合了丰富的角色扮演元素和精彩的战斗系统，让玩家体验到了前所未有的游戏乐趣。游戏中的战斗系统充满了策略性和挑战性，玩家需要灵活运用各种技能和战术来击败敌人。 成品网站w灬源码三叶草下载：传承经典，创新未来的角色扮演之旅！

vr成品源码是什么？

       1. VR成品网站源码并非视频的唯一来源。

       2. VR成品网站源码通常由专业团队开发，利用VR技术创造沉浸式体验。

       3. 这些体验融合了3D图像、音频、交互式传感器等多种元素。

       4. 尽管如此，视频也能成为VR体验的一部分，VR网站可能会提供相应的视频内容供用户观看。

       5. 这些视频内容涵盖了娱乐、教育、商业广告等多种类型。

       6. 开发人员同样可以自行制作VR视频并整合到网站中。

       7. 因此，VR成品网站源码并非视频的唯一途径，开发者可通过多种方式构建VR体验。

       8. 为确保用户能安全、舒适地体验VR内容，开发者需遵循相关技术和最佳实践标准。

成品网站W灬源码：探秘神奇力量-探秘成品网站W灬源码！

       在数字化时代，网站成为了企业、个人展示和沟通的重要工具。然而，搭建一个功能完备、吸引人的网站往往需要耗费大量时间和精力。近期，备受关注的《成品网站W灬源码》应运而生，为广大用户提供了高效、便捷的网站构建方案。

       开启快速网站构建时代：《成品网站W灬源码》问世

       搭建网站常常需要专业的技术和大量的投入，对于许多人来说是一项挑战。而《成品网站W灬源码》的出现，极大地简化了这一过程。该源码提供了丰富的模板和功能，用户只需根据自己的需求进行定制，即可快速构建出具有独特魅力的网站。

       强大功能集合：满足多样化需求

       《成品网站W灬源码》不仅提供了各种类型的网站模板，还融合了丰富的功能，满足了各种需求。无论是个人博客、企业官网还是电子商务平台，用户都可以在源码中找到适合自己的解决方案。这种一站式的网站构建方式，不仅高效，还能为用户省去大量的开发成本。

       用户友好设计：轻松上手，创意无限

       源码的设计考虑了用户的使用习惯和需求，采用了用户友好的界面设计。就算是没有编程经验的用户，也能轻松上手，自行定制和调整网站的外观和功能。同时，源码的灵活性也为用户的创意提供了更多的发挥空间，打造出独一无二的网站。

       推动网站构建革命：掌握未来数字化趋势

       《成品网站W灬源码》的出现，不仅满足了当前网站搭建的需求，更是推动了网站构建的革命。随着数字化时代的发展，越来越多的个人和企业需要一个强大的网站来展示自己。而源码的出现，使得这一过程更加便捷，为用户提供了更多的自**和创造力。

       结语

       无论是创业者、个人博主还是企业高管，都需要一个具有吸引力和功能性的网站来展示自己。《成品网站W灬源码》的问世，为用户提供了一个高效、便捷的解决方案，将网站构建推向了一个新的高度。让我们拭目以待，这一创新的力量将如何影响未来的网站建设趋势。

整理了篇多模态融合（Multimodal Fusion）优质论文，含最新

       多模态融合是多模态学习领域中的关键问题，旨在综合处理来自不同模态（如语音、图像、文本等）的数据，提取有价值的信息和特征，并将这些信息融合，以增强系统的性能。近年来，这一领域已取得了多项值得关注的研究成果，以下将分享篇精选论文，涵盖多模态融合的理论、算法、应用等多个方面。欲获取论文及项目源码，请关注“学姐带你玩AI”公号（了解详情请参阅主页签名），回复“多模态融合”即可获取。

       1.

       传感器融合的外部多模态成像传感器标定：综述

       本文提供多模态成像传感器标定的研究综述，包括基于运动和特征的标定方法，着重探讨目标基标定、无目标标定以及系统多模态传感器标定的最新进展。

       2.

       低质量多模态数据的可证明动态融合

       该文提出一种动态多模态融合框架，通过理论分析揭示不确定性估计解决方案的鲁棒性，引入质量感知多模态融合框架，提高分类准确性和模型鲁棒性。

       3.

       用于道路检测的自适应跳过交叉融合

       文中提出SkipcrossNets，一种用于自动驾驶任务中LiDAR点云与相机图像融合的网络，通过动态连接各层，增强特征传播与融合，减少模型参数。

       4.

       面向三维目标检测的多传感器融合与时间一致性Transformer

       FusionFormer框架用于3D物体检测，通过引入可变形注意力和残差结构，解决特征转换问题，实现统一的采样策略，提升检测性能。

       5.

       多模态语义映射用于物体检测和3D定位

       本文介绍一种结合RGB-D相机和激光雷达的多模态语义映射框架，准确检测预定义对象，优于单传感器实验，特别适用于近和远距离障碍物。

       6.

       用于智能车辆RGB-T城市场景理解的动态双边交叉融合网络

       DBCNet融合RGB-T图像，采用动态双边交叉融合机制，直接聚合多模态信息，优于深度学习基线方法，提升智能车辆的场景理解能力。

       7.

       多模态相互关注和迭代交互用于参考图像分割

       提出多模态相互关注和迭代交互方法，增强模型对多模态信息的理解，通过连续和深入的交互，避免信息扭曲，显著提升参考图像分割性能。

       8.

       用于语义分割的多模态融合网络

       TransFusion模型直接融合图像与点云，无需点云预处理，相较于基本层FCN模型，显著提升Vaihingen和Potsdam数据集的mIoU值。

       9.

       用于多模态3D对象检测的激光雷达-相机深度融合

       DeepFusion模型集成激光雷达和相机特征，通过引入InverseAug和LearnableAlign技巧，实现通用多模态3D检测，性能优于现有方法。

       .

       通过深度感知增强的多曝光图像融合

       DPE-MEF网络融合不同曝光图像，通过深度感知增强策略和色彩映射校正，显著提升单张图像的曝光质量。

       .

       基于傅里叶变换和对比学习的鲁棒框架

       提出鲁棒多曝光图像融合框架，结合傅里叶变换与对比学习，处理极端和多样化曝光图像，通过像素强度转移和对比正则化损失，实现高质量融合效果。

       .

       基于multi-moda的雷达和相机特征之间的视差桥接

       文中介绍一种在鸟瞰图下融合雷达与相机特征的新方法，用于3D目标检测，通过视图变换和点融合，实现雷达和相机特征的高效融合。

       .

       半监督医学图像分割的多模态对比互学习与伪标签再学习

       Semi-CML框架利用对比互学习与伪标签再学习，提高半监督医学图像分割的性能，通过跨模态信息和预测一致性，弥补性能差距。

       .

       同质多模态特征融合和交互的三维物体检测

       HMFI方法在自动驾驶场景中实现三维物体检测，通过跨模态特征融合与交互，避免信息损失，提升检测准确性和性能。

       .

       用于端到端自动驾驶的多模态策略融合

       TransFuser Transformer模型集成图像与LiDAR表示，通过注意力机制实现策略融合，减少碰撞风险，表现优于基于几何的融合方法。

       .

       基于Transformer的多曝光图像融合框架

       TransMEF框架使用Transformer与自监督多任务学习，通过三个自监督重建任务学习特征，设计结合CNN与Transformer模块的编码器，实现多曝光图像融合。

       以上论文涵盖了多模态融合的多个角度，从标定、融合算法、应用场景到性能优化，为多模态研究提供了丰富资源。欲获取详细内容和代码，请参照“学姐带你玩AI”公号指引。