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PCA
多光谱
和全色图像融合(均值 标准差 信息熵 清晰度 相关系数 )【含Matlab源码 4442期】.mp4
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-08-28 16:48:18
3.46MB
matlab
1
基于模拟
多光谱
遥感影像的大气校正方法比较研究
大气辐射校正是定量遥感的基础性工作,大气校正效果的优劣直接决定后续定量遥感分类和参数反演的精度。文中通过对模拟的
多光谱
遥感影像数据比较FLAASH和ATCOR两种常用的大气校正方法,以评价二者大气校正效果。
2023-12-13 10:48:46
1.29MB
遥感影像
ATCOR
FLAASH
大气校正
1
【图像融合】稀疏表示
多光谱
图像融合.md
【图像融合】稀疏表示
多光谱
图像融合.md
2023-11-24 21:43:42
8KB
matlab代码
1
CASIA
多光谱
掌纹数据集,包含7200张图片
CASIA
多光谱
掌纹图像数据库包含7200张使用自行设计的
多光谱
成像设备从100个不同的人身上采集的掌纹图像,所有手掌图像都是8位灰度级JPEG文件。
2023-09-15 14:26:36
117.19MB
CASIA
CASIA多光谱数据集
1
多光谱
图像CAVE数据集
我们提供了用于模拟GAP相机的
多光谱
图像数据库。这些图像包含各种现实世界的材料和物体。我们正在将该数据库提供给研究社区。
2023-04-24 16:18:30
387.18MB
CAVE数据集
多光谱图像
1
基于光场成像的画幅式
多光谱
成像方法
画幅式
多光谱
成像技术能够同时获取多波段光谱图像数据,在材料分析及环境监控等领域有广泛应用。采用一种基于光场成像的画幅式
多光谱
成像方法,利用二次成像的方法将由光场成像系统获取的
多光谱
图像转接成像到探测器光敏面,不需微透镜阵列与探测器光敏面直接接触,避免了对探测器的损坏,同时降低了系统安装调节的难度。此外,研究了不同通道光谱信息混叠的影响因素,采用像素灰度匹配的方法获取各通道像点的矢量坐标,实现光谱通道信息的提取。在不同光强条件下对灰度进行平场校正,获取各光谱通道的归一化通光率,用以校正通道灰度误差。搭建了实验装置,对室内目标进行
多光谱
瞬时探测,获取了较为清晰的
多光谱
图像。
2023-04-04 21:04:17
6.47MB
光谱学
多光谱成
光场成像
二次成像
1
基于CNN和
多光谱
光度学立体结合的单幅图像三维重构
基于CNN和
多光谱
光度学立体结合的单幅图像三维重构
2023-03-28 21:28:23
3.65MB
研究论文
1
《Nonlinear IHS: A Promising Method for Pan-Sharpening》对应的代码
该代码对应于2016年的《Nonlinear IHS: A Promising Method for Pan-Sharpening》一文,属于
多光谱
与全色图像融合代码,也属于IHS方法的一个变种。
2023-03-21 10:57:50
16.25MB
多光谱与全色图像融合
NIHS
Nonlinear
IHS
1
多光谱
手指静脉采集系统的优化设计
手指静脉识别技术促使了
多光谱
手指静脉图像采集的进一步发展。对于
多光谱
手指静脉采集系统而言,获得更加合理的光源控制电路,设计出更加合理的光源光路结构形式已经变得非常重要。因此本设计以这两个关键点为目标,对现有的采集系统进行了优化改进。首先从设计硬件电路出发,优化了光源控制电路;同时对采集装置外壳进行了重新设计,并改善了光源光路结构形式,建立了新的
多光谱
手指静脉成像系统,然后在硬件的基础上对其相应的软件支持进行完善,最后搭建成新的采集系统,通过详细的比较实验,验证了本文设计的有效性。
2023-03-10 22:02:21
1001KB
手指静脉识别;
图像采集;
多光谱成像;
串口通信
1
数据融合matlab代码-IEEE_TGRS_CoSpace:洪丹凤,横田直人,乔瑟琳·尚努索,朱孝祥。CoSpace:高光谱-
多光谱
对应的通
数据融合matlab代码CoSpace:从高光谱-
多光谱
对应中学习常见子空间 洪丹凤,横田直人,乔瑟琳·尚努索,朱孝祥 此工具箱中的代码实现。 更具体地,其详细如下。 引文 如果此代码对您的研究有用且有帮助,请引用论文。 @article{hong2019cospace, title = {Co{S}pace: Common Subspace Learning from Hyperspectral-Multispectral Correspondences}, author = {D. Hong and N. Yokoya and J. Chanussot and X. Zhu}, journal = {IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.}, volume = {57}, number = {7}, pages = {4349--4359}, year = {2019}, publisher = {IEEE} } 系统特定说明 该代码已在Windows 10计算机上的Matlab R2016a或更高版本中进行了测试。 如何使用它? 直接运行demo.m来复
2023-03-06 12:59:39
6.66MB
系统开源
1
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