通过分析一些经典遥感影像融合方法的不足,提出了一种基于小波变换一致性检测的遥感影像融合方法。其基本思想是在基于局部方差融合方法的基础上,采用“多数”原则对各个像素的8个邻域进行一致性检测,并进行相应调
针对三维Renyi熵阈值算法的高计算复杂性及抗噪性差的问题,提出一种基于三维直方图重建和降维的Renyi熵阈值分割算法。该方法通过重建三维直方图,将三维直方图区域划分由八分法改为二分法,不仅减弱了噪声
论文研究-基于MapReduce的大规模数据集流形学习降维研究.pdf,
信息技术的快速发展导致了数据规模的爆炸式增长,
对于目前与日俱增的影像数据,难以实现快捷高效的管理存储,应有更有效的管理方法来满足目前应用需要。阐述了SDE中影像数据存储机理。在此基础上,分析了用API开发影像管理系统时,存储影像数据的关键技术,并
针对噪声或者离群点通常会增加矩阵的秩的问题,提出一个在低秩限制下的基于超图的稀疏属性选择算法。算法利用其他属性稀疏地表达每一个属性来获得属性自表达系数矩阵,再利用超图正则化因子获取数据的局部结构,将子
将信号DOA的估计问题转换为一个联合稀疏表示的求解问题。通过对接收数据矩阵的奇异值分解实现各时间和频率快拍数据的联合;然后通过求解一个平滑l0范数稀疏约束的联合优化问题实现信号源DOA的估计。基于稀疏
基于Matlab的遥感影像直方图匹配,将原图像的每个像素灰度转换为直方图均衡化。
基于gdal进行重新设计,包装,封装成的遥感影像开发库,对进行遥感影像处理的同行比较有用,比如gdal的rasteIO函数有很多参数,经过封装只用输入2,3个参数即可,方便进行软件及项目的开发。
基于小波的遥感影像融合类,利用C++和GDAL库编写； 立面含有小波影像融合的详细C++实现过程； .h和.cpp文件,一个完整的类。 希望对您有帮助； 公开我写的代码,大家相互交流,共同进步。
使用JavagDAL的方式处理遥感影像,同时引入hadoop分布式集群对海量数据的处理能力
