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遥感图像融合C++代码-C/C++代码类资源
这是一个用于全色图像和多光谱图像融合的C++代码,代码齐全,有原图像,运转就能得到融合结果,而且里面有多种融合方法。
2019/6/5 19:51:16
3.6MB
图像融合
1
高光谱图像在matlab里的读入与显示
该matlab代码使用multibbandread()函数对高光谱数据集进行读取,可将任意波段以图像方式进行展示
2018/10/6 14:56:49
10.72MB
高光谱图像
1
遥感技术作业
课程论文事项一、所写题材范围1、引见常用的遥感图像分类的原理,并分别给出如下两个波段(I1和I2)图像的监督分类(分类算法及训练区自行选择,分类算法任选一种)和非监督分类(分类算法任选一种)的结果。
I1=[12342n453210]I2=[43213210123n]n:学号的后两位,如学号后两位02,则n=2;
学号后两位21,则n=21。
2、引见几种常用的多光谱图像和全色图像融合的算法。
假设多光谱图像有两个波段I1、I2(其中I1和I2与第1题图像相同),并假设全色影像为I3=[0123321n1234]试计算应用PCA算法融合多光谱图像(I1和I2)和全色图像I3的结果。
仅供参考!!不保证结果正确性!!!
2015/7/1 1:32:11
30KB
遥感图像
1
基于分类和陪集码的高光谱图像无损压缩
在基于陪集码的高光谱图像压缩算法中,由于按照编码块的最大残差确定整块无损压缩所需的码率存在较大冗余,该文提出了基于分类和陪集码的高光谱图像压缩算法.首先利用前一波段对应位置的预测噪声对当前波段编码块的像素进行分类,将具有类似相关性的像素归于一类,然后对每一类像素分别进行陪集码编码.实验表明分类可以有效地降低码率.和基于陪集码的算法相比,该文算法无损压缩的平均码率降低了大约0.4bpp.
2017/5/6 16:57:49
713KB
高光谱图像
;
无损压缩
;
1
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.采用小波域婚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1bpp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.
2021/8/18 20:12:28
513KB
图像处理
;
多光谱图像压缩
;
1
连续投影算法
spa连续投影算法,是对光谱图像波段的最优选择提出,但对其他的多维矩阵也具有可操作性!程序能够运转。
2016/4/22 13:30:23
119KB
连续投影
1
PCA和LDA在高光谱图像降维中的使用综述
本研究回顾了基于主成分分析PCA和判别分析LDA的降维方法及其扩展,包括经典主成分分析、概率主成分分析、核主成分分析,以及线性判别分析、局部保持降维、图形嵌入判别分析和半监督降维分析。
2022/9/4 7:32:06
1020KB
PCA
LDA
高光谱降维
1
迭代约束端元(ICE)提取:该算法可用于卫星遥感和高光谱NIR成像。-matlab开发
该文件用于提取混合物中的成分信息。
您需求的是光谱图像的数据集。
您可以获得的结果包括混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。
化学计量学中类似的算法更强大,称为多元曲线分辨率(MCR)。
外部约束也用于强制算法输出期望的结果。
随意进行任何更改。
2020/8/7 10:39:12
2KB
matlab
1
高光谱图像融合算法研讨.pdf
高光谱图像融合算法研讨.pdf
2018/2/9 11:44:16
7.53MB
文档资料
1
高光谱图像特征提取与分类算法研讨.pdf
高光谱图像特征提取与分类算法研讨.pdf
2016/7/10 10:16:44
4.09MB
文档资料
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
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