介绍遥感图像的几何纠正的数学方法,很详细
遥感图像计算机分类:是通过模式识别理论,利用计算机将遥感图像自动分成若干地物类别的方法。如土地覆盖/土地利用分类、森林类型分类、植被类型分类、岩性分类。
从遥感图像分类方法的基本原理入手, 介绍了传统遥感图像的分类一些方法, 以及它们近年来的发展, 此外还对遥感图像分类研究的新方向作了一些介绍, 并对发展趋势作了展望。
该文档是清华版的《ERDAS Imagine遥感图像处理方法 》的电子版,十分经典。共3卷,这是这2卷。
MFC框架下的BMP图像滤波处理源代码。课程设计必备代码,中值滤波,二值化,保边缘滤波,梯度等滤波代码。
遥感图像的旋转代码,附遥感图像一枚,纯C++编写,带解决方案。VS2005/VS2008编译通过
几组常见的遥感图像,可以用于图像融合。
遥感图像分类方法有很多种,在这里介绍主要用的集中方法。
首先进行Harris角点特征提取,而后利用NCC算法进行粗匹配,剔除误匹配和不匹配向量,基于灰度相关系数,计算配准误差,从而得到配准后叠加图像。适用于输入图像存在平移变换和旋转变换;能够实现可见光区图
关于遥感影像融合综述的论文。自己看看.说不定还是有一定作用的撒