空间统计学基础教材之一，扫描可编辑pdf版本，虽然是扫描版，但是清晰度很好哦，足够学习使用了。欢迎下载

这是关于空间统计的电子书，高清，最新版本，经典著作，英文版

这是针对oci编程的书籍，希望有助与oracle 学习者，

关于FBCSP的一篇文章，论文水平很高，很有参考意义，值得一看。

地质统计学当前最新的介绍书籍之一，是2012年的第二版

3D注意事项 Sanghyun Woo, et al. "CBAM: Convolutional Block Attention Module." arXiv preprint arXiv:1807.06521v2 (2018). 代码： class channel_attention ( tf . keras . layers . Layer ): """ channel attention module Contains the implementation of Convolutional Block Attention Module(CBAM) block. As described in https://arxiv.org/abs/1807.06521. """ def __init__ ( self , rati

基于马尔可夫随机场（MRF）的方法已广泛用于高空间分辨率（HSR）图像分类中。 但是，许多现有的基于MRF的方法更加注重像素级上下文，而较少关注超像素级上下文信息。 为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的双层上下文MRF框架，称为BLC-MRF，用于HSR图像分类。 具体来说，将像素和超像素级别的依赖关系合并到建议的MRF模型中，以充分利用光谱空间上下文信息并保留HSR图像中的对象边界。 在BLC-MRF中，首先执行像素级MRF模型，然后级联作为超像素级MRF的输入。 在超像素级别，分别使用超像素概率估计方法和光谱直方图距离构造一元和成对电位项。 最后，进行了上下文MRF模型，并可以通过使用α-展开算法来计算最终的分类图。 BLC-MRF的好处是双重的：首先，可以在MRF框架下利用像素和超像素级别的上下文信息来保留对象边界，以提高分类性能；其次，该算法可以通过少量训练就能提供有希望的结果样品。 在三个HSR数据集上的实验结果表明，在分类性能方面，该方法优于几种最新方法。

尽管高分辨率全色（HR PAN）图像的带宽很宽，但在低分辨率多光谱（LR MS）图像的每个波段中带宽都很窄。 因此，HR PAN图像的空间分辨率比LR MS图像的空间分辨率高得多。 但是，HR PAN图像只有一个波段。 泛锐化算法的目的是使泛锐化图像具有高空间分辨率和良好的光谱信息。 通过扩展HR PAN图像中的草图信息，提出了一种新的泛锐化学习插值方法。 草图信息包含图像的边缘和线条特征，并且草图信息的每个部分都有其自己的方向。 根据HR PAN图像的原始草图图，通过设计的几何模板获得区域图。 由于HR PAN图像的尺寸与LR MS图像的尺寸不同，因此通过最近的插值方法将LR MS图像插值为插值多光谱（IMS）图像。 另外，可以通过该区域地图将IMS图像映射到结构和非结构区域中。 非结构区域通过方差值分为平滑区域和纹理区域。 对于结构和纹理区域，分别通过提出的结构和纹理学习插值方法对IMS图像中的插值像素进行重新学习和重新调整。 实验结果表明，所提出的泛锐化方法可以在视觉效果和质量指标上提供出色的性能，特别是对于光谱差异较大的图像。

To improve the accuracy of color image reproduction from displays to printers, an adaptively spatial color gamut mapping algorithm (ASCGMA) is proposed. In this algorithm, the compression degree of out-of-reproduction-gamut color is not only related to the position of the color in CIELCH color space, but also depending on the neighborhood of the color to be mapped. The psychophysical experiment of pair comparison is carried out to evaluate and compare this new algorithm with the HPMINDE and SGCK

提出了一种用于空间配准和多目标跟踪（MTT）的扩展产品多传感器基数化概率假设密度（PM-CPHD）滤波器。 目标的数量和状态以及传感器的偏差是通过这种方法联合估算的，而无需数据关联。 蒙特卡罗（MC）仿真结果表明，所提出的方法（i）的性能优于（i），尽管在计算上要比用于联合空间配准和MTT的扩展多传感器PHD滤波器要好； （ii）优于多传感器联合概率数据关联（MSJPDA）过滤器，该过滤器在杂波相对密集时也适用于联合空间配准和MTT。