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遥感图像辐射校正实习报告

基于python使用Deeplab-v3对遥感图像的语义分割项目源码

内含电网遥感图像，包含：输电杆塔，火电厂烟囱，光伏发电板，发电厂油罐。标签类型有两种：labelme标签json，以及二值分割图像。

遥感图像增强处理

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条纹噪声的去除（去条纹）是遥感图像处理中的一个基本问题，对于后续应用具有重要的实践意义。 这些变分去斑方法取得了令人瞩目的结果，并引起了广泛研究的兴趣。 然而，它们中的大多数专用于从条纹图像中估计清晰的图像，在不考虑条纹的结构特征的情况下，非常关注图像本身，而条纹的结构特征很容易造成图像结构损坏，并在图像恢复中留下残留的条纹。 在本文中，我们平等地对待图像和条带分量，并将图像去块任务自然地转换为图像分解问题。 首先，我们将对条纹的结构特征进行详细分析，并提供有关遥感图像的先验知识。 然后，将它们合并，我们提出了一个基于低等级的单图像分解模型（LRSID），以将原始图像与条带成分完美分离。 这种对条带的低秩约束与以下事实完全匹配：只有部分数据矢量已损坏，而其他部分则没有损坏。 此外，我们进一步利用遥感图像的光谱信息，并将我们的2D图像分解方法扩展到3D情况。 已经对模拟数据和真实数据进行了广泛的实验，以验证所提出算法的有效性和效率。

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