用于遥感图像反卷积的分段局部正则化Richardson Lucy算法

这个压缩包是小编在学习反卷积实现的时候参考的论文汇总，包括最经典的Deconvolutional Networks还有Adaptive Deconvolutional Networks for Mid

反卷积和信号复原是信号处理技术中具有理论挑战性的分支。本书内容大致分为三个部分：理论基础，一维信号反卷积和图像复原。

结合高光谱数据和深度学习的特点，提出一种同时考虑像素光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络框架。该框架主要步骤如下：首先利用主成分分析法对高光谱遥感图像进行光谱特征提取，消除特征之间的相关性，并降低特征

贫困一直是世界各国政府和研究人员关注的主题之一，特别是在发展中国家。遥感图像由于其大范围的观测，及时性和周期性而被广泛用于贫困评估中。在这项研究中，我们探索卷积神经网络（CNN）结合遥感图像在区域贫困

RGB彩色图像中云没有明显的颜色分布与纹理模式,导致云检测易产生误检且细节丢失严重。针对这一问题,提出一种改进的M型卷积网络(RM-Net)模型,实现端到端的像素级语义分割。对原始数据集进行增强,并标

一种基于约束Landweber迭代正则化的图像重建算法，李红艳，佟丽丽，本文针对较少投影数据图像重建问题，在最小二乘优化的基础上，提出将未知误差引入不等式约束中，并针对其不适定性提出运用Landweb

介绍了Tikhonov正则化超分辨率重建算法的基本原理和特点，在原有正则化空域图像复原方法的基础上,根据多帧序列图像之间的互补信息，提出一种改进的正则化空域图像复原的新方法，该算法直接将正则化函数作用

遥感图像覆盖范围广、场景复杂，目前基于卷积神经网络的建筑物提取方法因层数较少，不能充分挖掘图像的抽象信息，导致正确率较低，错检率较高。简单地增加网络的层数会导致梯度流消失和信息流弥散等问题，无法有效地

针对经典的基于球面反卷积的体素内纤维走向分布估计方法对噪声非常敏感的问题,提出一种非凸正则球面反卷积方法。该方法基于邻域体素间纤维走向分布的相似性构造非凸空间正则项,采用改进的Richardson-L

聊天宝 一个简单的基于条件的Python聊天机器人的要求和入门代码。 CS的粘合剂介绍的原始方向和要求。 指示 聊天机器人是设计用来模拟人类对话的计算机程序。 对于此程序,您将使用if语句,用户输入和