：随着遥感图像分辨率的日益提高，遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大，同时随着遥感应用的发展，对图像配准的功能也提出越来越高的要求，基于此，提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
首先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；
其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；
然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对；
最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点
2023/3/12 6:32:02
11.58MB
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包含常用的几种高光谱数据，可以用于遥感图像分类。
WashingtonDCMal,IndianPine等。
ndianPines是最早的用于高光谱图像分类的测试数据，由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）于1992年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像，然后截取尺寸为145×145的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。
Pavia University数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective OpticsSpectrographicImagingSystem，ROSIS-03）在2003年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。
该光谱成像仪对0.43-0.86μm波长范围内的115个波段连续成像，所成图像的空间分辨率为1.3m。
其中12个波段由于受噪声影响被剔除，因而一般使用的是剩下103个光谱波段所成的图像。
该数据的尺寸为610×340，因而共包含2207400个像素，但是其中包含大量的背景像素，包含地物的像素总共只有42776个，这些像素中共包含9类地物，包括树、沥青道路（Asphalt）、砖
WashingtonDCMal,IndianPine等。
ndianPines是最早的用于高光谱图像分类的测试数据，由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）于1992年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像，然后截取尺寸为145×145的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。
Pavia University数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective OpticsSpectrographicImagingSystem，ROSIS-03）在2003年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。
该光谱成像仪对0.43-0.86μm波长范围内的115个波段连续成像，所成图像的空间分辨率为1.3m。
其中12个波段由于受噪声影响被剔除，因而一般使用的是剩下103个光谱波段所成的图像。
该数据的尺寸为610×340，因而共包含2207400个像素，但是其中包含大量的背景像素，包含地物的像素总共只有42776个，这些像素中共包含9类地物，包括树、沥青道路（Asphalt）、砖
2023/2/11 2:19:13
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运用VS2010程序实现了遥感图像tif格式，以BSQ方式存储的遥感图像的解析，各波段数据的提取，假彩色方式的显示。
源代码下带有测试图像，有单波段的，三波段，四波段的图像各一幅。
源代码下带有测试图像，有单波段的，三波段，四波段的图像各一幅。
2023/1/26 6:32:47
16.75MB
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ENVI具有强大的二次开发功能，借助IDL可以实现很多功能，方便遥感图像处理，canny算法在边缘检测方面有着很大的优势，本本代码很好地实现了了遥感图像中波段的边缘检测成绩。
2021/3/16 23:20:14
2KB
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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
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在VC下对遥感图像进行处理，内容实现比较丰富，包括：灰度与彩色图像的线性拉伸，直方图均衡，旋转缩放平移，RGB-＞HIS,HIS-＞RGB,彩色图像灰度化,W伪彩色加强，腐蚀，膨胀，开闭运算，五种植被指数，变化检测（比值法，灰度分割法，相关系数法），空间域加权融合，不加权融合，HIS融合，K均值分类附有测试图片，可对灰度图与彩色图进行处理
2018/4/4 7:51:07
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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
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