openg多光谱图像融合

空间-光谱融合的自适应高光谱图像聚类方法研究，李嫣然，李清勇，传统的高光谱图像空间分辨率较低，无法实现精准聚类，且K-Means、ISODATA等聚类方法过于依赖给定阈值等参数，使得它们在材质鉴别问题

多尺度几何分析的多传感器图像融合研究；针对传统的小波变换的局限性，为了更好地检测、 表示和处理图像等高维空间数据，先后出现了Ridgelet变换、Curvelet变换、 Contourlet变换等多尺

本文详细介绍了利用IHS图像融合算法实现低分辨率多光谱图像和高分辨全色图像融合的方法，并附上了详细的matlab编写教程和注释，以方便读者的学习与使用。

在研究多光谱成像技术特点的基础上,提取光谱有效特征信息,优化光谱编码条件,对4个等级的黄瓜霜霉病害叶面光谱进行融合编码分类识别,可以有效地降低光谱的相似性,增强可分性,实现了4个病害等级的较好分类。在

针对现有图像融合算法生成的融合结果质量不一、多数融合图像含有大量噪声的问题,提出一种融合图像增强方法。首先对源图像进行均值滤波并借助数字减影技术获得目标图像的显著区域,利用改进拉普拉斯算子对减影图像进

具有多幅图像融合源图片，包块多聚焦图像、战场环境图像等

基于实现多光谱图像的多标签场景分类为目的,采用卷积神经网络的方法,通过计算数据集中所有样本标签的共现矩阵,利用共现矩阵为每个标签分配不同的权重,提出了一种新的计算损失函数的方法。所设计的卷积神经网络能

毛豆的颜色和含水率是反映毛豆品质的两个重要参数,本文报道了一种利用多模型融合方法提高干燥过程中毛豆颜色和含水率高光谱图像无损检测精度的方法。该方法利用平均值,熵,相对散度,标准差等特征实现对高光谱图像

针对单一滤波器提取高光谱图像空间特征时不能获得完整的图像空间信息的不足, 提出一种结合非局部均值滤波和导向滤波的高光谱图像分类算法。该方法利用非局部均值滤波提取高光谱全波段图像空间信息, 利用导向滤波

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