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多光谱图像融合技术最优秀的源程序!
多光谱图像融合技术最优秀的源程序!多光谱图像融合技术最优秀的源程序!多光谱图像融合技术最优秀的源程序!
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-02-10
文件大小:402432
提供者:
njsyr
多光谱图像融合技术研究
多光谱图像融合技术研究论文答辩专用,不错的参考。。。
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-02-27
文件大小:3145728
提供者:
zbhian123
基于NMF的多光谱图像和全色图像融合方法
基于NMF的多光谱图像和全色图像融合方法
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-02-27
文件大小:226304
提供者:
jiejiahua1207
多光谱图像水域变化检测方法研究_张永梅.pdf
针对遥感图像中水域的变化检测问题,提出一种综合特征级和像素级变化检测的多光谱图像变化检测方法,用于检测多时相遥感图像中水域的变化情况;首先利用BP神经网络,选取输入层为5,选定隐含层为10,完成多光谱图像的水域有效分类,再根据多光谱图像的水域特征,通过HSV空间准确定位水域区域,最后利用差值法进行多光谱图像水域变化检测;实验结果表明,该方法提高了变化检测的自动化程度和变化检测效率,具有较高的检测精度。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-03-06
文件大小:548864
提供者:
Dan510275
matlab开发-多光谱图像的多变量图像分析指南
matlab开发-多光谱图像的多变量图像分析指南。用于多光谱图像数据集(PCA、Simplisma、MCR、分类)的MIA的GUI。
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-23
文件大小:55296
提供者:
weixin_38744270
彩色和多光谱图像处理
介绍了多光谱图像:令灰度值是是二个空间变量和一个光谱变量的灰度值函数,并由二维推广到三维形式; 彩色图像:光谱采样限制到对应于人类视觉系统的红、绿、蓝光波时,称为彩色图像
所属分类:
其它
发布日期:2014-07-02
文件大小:714752
提供者:
u010127091
用于多光谱图像分类的多个数据相关内核
用于多光谱图像分类的多个数据相关内核
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-17
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38595690
基于压缩感知的多光谱图像融合新算法
基于压缩感知的多光谱图像融合新算法
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:97280
提供者:
weixin_38720173
基于结构和纹理信息相结合的局部特征描述符用于多光谱图像匹配
基于结构和纹理信息相结合的局部特征描述符用于多光谱图像匹配
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38528939
基于MTF和变分的全色与多光谱图像融合模型
基于MTF和变分的全色与多光谱图像融合模型
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38702339
基于SFIM和CA变换的全色和多光谱图像融合研究。
随着新卫星WorldView-2和WorldView-3的连续发射和快速发展,全色和多光谱图像融合成为一个热门研究课题。 为了解决当前用于全色和多光谱图像融合的方法的难题,即。 由于不可避免的频谱失真或需要引入麻烦的频率分析和重建,已经提出了一种基于SFIM(基于平滑滤波器的强度调制)和CA(对应分析)的方法。 首先介绍了加权梯度自适应滤波SFIM模型,该模型利用简单的计算特征提取全色图像的空间信息。 其次,引入了统计CA变换,并使用其多变量分析功能来处理空间信息的注入。 由于以上两个过程,提出
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-12
文件大小:716800
提供者:
weixin_38501751
超拉普拉斯正则化单向低秩张量恢复用于多光谱图像降噪
最近的基于低秩的矩阵/张量恢复方法已经在多光谱图像(MSI)去噪中得到了广泛的探索。 但是,这些方法忽略了固有结构相关性沿空间稀疏性,光谱相关性和非局部自相似性模式的差异。 在本文中,我们通过对矩阵和张量情况下的秩属性进行详细分析,进一步找出非局部自相似性是关键因素,而其他人的低秩假设可能不成立。 这促使我们设计一个简单而有效的单向低秩张量恢复模型,该模型能够如实地捕获固有的结构相关性,并减少计算负担。 然而,由于重叠的补丁/立方体的聚集,低等级模型遭受了振铃伪影。 虽然以前的方法诉诸于空间信息
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38575421
超拉普拉斯正则化单向低秩张量恢复用于多光谱图像降噪
最近的基于低秩的矩阵/张量恢复方法已经在多光谱图像(MSI)去噪中得到了广泛的探索。 但是,这些方法忽略了固有结构相关性沿空间稀疏性,光谱相关性和非局部自相似性模式的差异。 在本文中,我们通过对矩阵和张量情况下的秩属性进行详细分析,进一步找出非局部自相似性是关键因素,而其他人的低秩假设可能不成立。 这促使我们设计一个简单而有效的单向低秩张量恢复模型,该模型能够如实地捕获固有的结构相关性,并减少计算负担。 然而,由于重叠的补丁/立方体的聚集,低等级模型遭受了振铃伪影。 虽然以前的方法诉诸于空间信息
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:5242880
提供者:
weixin_38660802
基于非局部均值和双边滤波的多光谱图像降噪
基于非局部均值和双边滤波的多光谱图像降噪
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:943104
提供者:
weixin_38499336
光谱空间自适应均衡流基于各向异性扩散的多光谱图像降噪
光谱空间自适应均衡流基于各向异性扩散的多光谱图像降噪
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-03
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38697808
具有任意膨胀矩阵的三通道不可分对称小波的构造方法及其在多光谱图像融合中的应用
基于可分离离散小波变换的图像融合方法具有块效应,空间分辨率较低在融合结果图像中。 滤波器组的设计方法依赖于图像融合方法中扩张矩阵的形式基于三通道不可分小波为了解决这些问题,提出了一种新的基于提出了具有任意扩张矩阵的三通道不可分对称小波。 一种新的多光谱图像融合提出了一种基于这种小波滤波器组的方法。 具有这些属性的滤波器组示例并应用于多光谱图像与全色图像的融合。 实验结果表明,该方法具有良好的视觉效果。 就几种方法而言,该方法的融合性能优于其他方法。 常用和最新指标。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:831488
提供者:
weixin_38747025
基于非下采样三通道不可分对称小波的多光谱图像融合
针对IHS变换融合方法不能保持好的光谱信息,张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低、且易产生方块效应等不足.提出了一种基于三通道不可分对称小波的多光谱图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作非下采样多尺度分解,采用高频分量替代、低频分量取平均进行融合.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱信息的能力和空间分辨率信息的能力比基于IHS融合方法、基于DWT的融合方法和基
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38586118
基于Red-Black小波变换的多光谱图像融合方法
针对张量积小波在多光谱图像融合中的不足, 提出了一种基于Red-Black小波变换的多光谱图像和高空间分辨率全色 图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换, 将得到的亮度分量和高空间分辨率全色图像进行直方图匹配, 并分别作多尺 度Red-B lack小波分解, 然后对低频部分采用加权平均、高频部分采用替代的融合算法对分解子图像进行融合, 最后对融合后 的各级子图像进行Red-B lack重构和IH S逆变换得到融合结果图像, 采用客观性能指标对融合结果图像进行了评价。实验结 果表明, 该方法
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:788480
提供者:
weixin_38655987
基于运动估计和ROI编码的干涉多光谱图像压缩
根据干涉多光谱图像的谱间相关性和光谱分布特点,提出一种基于运动估计和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩方法.为了去除多光谱图像的谱间相关性,采用运动估计法,对补偿后的图像(即预测误差)进行小波变换及率失真优化截取内嵌码块编码.同时采用率失真斜率提升的感兴趣区域编码方法,更好地保护光谱信息,使图像在相同的光谱分辨率下具有更好的空间分辨率.实验结果与基于三维小波变换的压缩方法以及比特平面移位的感兴趣区域编码方法相比,本文所提方法能有效改善恢复图像质量,提高编码效率,更好地保护光谱信息.
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:421888
提供者:
weixin_38552871
一种新的高效干涉多光谱图像压缩算法
基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域匹配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1 bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:525312
提供者:
weixin_38670065
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