PhotoRC 图像增强软件主要包含图像去雾、色彩增强、滤波增强、亮度对比度调整、提高清晰度、去除模糊等处理。当前版本为1.0.0。
2022-01-01 10:46:47 53.96MB 无人机影像去雾 图像去雾 匀色
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本资源包含matlab源码、项目汇报ppt、项目结课报告 该项目包含三个模块,第一块是光谱交叉相关匹配,第二块是遥感影像融合中的遥感影像多光谱与全色IHS融合、第三块是遥感影像分类中的基于ENVI的遥感影像分类。
2021-12-31 09:12:00 11.11MB 光谱匹配 遥感影像融合 遥感影像分类
该资源主要是对多时相影像变化检测进行精度评价(C++实现),代码注释非常详细,非常实用!!!
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从高分辨率遥感影像中提取单木树冠信息能够有效提高森林资源的调查与管理水平; 针对现有单木树冠提取方法对郁闭度较高的阔叶林提取精度低的问题, 提出一种基于迭代H-minima改进分水岭算法的高分辨率遥感影像单木树冠提取方法; 首先利用形态学开操作对图像进行平滑处理, 采用Sobel算子提取梯度图像, 并利用均值滤波进行去噪处理; 然后利用一组h值在梯度图像上迭代识别树冠标记, 利用虚假标记检测方法过滤无效标记; 最后引入对称原则来限制分水岭算法的淹没过程, 避免树冠标记过生长与无标记树冠合并; 以高分辨率遥感影像作为数据源, 同时采用传统的标记控制分水岭算法和所算法提取单木树冠, 从单木位置和树冠轮廓两个方面, 以及样地和单木两个尺度上对单木树冠提取的精度进行评价。结果表明:所提算法提取树冠的F测度为92.71%, 比标记控制分水岭算法提高了31.99%; 所提算法能够有效抑制过分割、减少欠分割, 从而提高单木树冠的提取精度。
2021-12-29 10:57:57 9.4MB 遥感 单木树冠 H-minima 高分辨率
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摘要:利用数学形态学的方法对高分辨率遥感影像道路提取进行了研究,通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影 像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像;进一步使用形态开运算去除细小 噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割;接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网 络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息;最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽 的道路中心线信息。利用数学计算软件MATLAB 在高分辨率遥感影像上作了实验,并进行了总结和分析。
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边缘检测是图像处理与模式识别的一个重要图像预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel、Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图像以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图像边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图像的边缘。
2021-12-27 07:47:11 543KB 论文研究
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提出一种基于非抽样Contourlet变换(NSCT)与形状特征的遥感影像道路提取算法.首先对图像进行非抽样Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的变换系数,对变换系数进行增强处理并通过反变换得到增强图像;然后对增强图像进行分割处理,利用道路形状特征对分割结果进行道路提取;最后利用光谱特征对提取的道路进行判断,并利用形态学方法对道路网进行规整.对比实验结果表明:该算法取得了较好的高分辨率遥感影像道路提取效果.
2021-12-27 07:46:33 1.76MB 自然科学 论文
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本科时写的。包括图像格式转换、灰度变换、图像增强、边缘检测、直方图统计、形态学运算。以及遥感影像K均值分类算法,针对bmp彩色图像。VC++6.0编程实现。
2021-12-23 17:08:03 220KB 遥感 K均值 分类 图像处理
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Photoshop进行遥感影像的色彩处理
2021-12-23 13:39:06 49KB ps 遥感
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多时相遥感影像配准后,将配准结果使用 Qt 模块化显示(使用 C++ 语言实现),目的是为了更方便的展示配准结果,代码备注非常详细,很适合学习使用!!!
2021-12-20 17:03:36 7KB 多时相遥感影像 配准 配准模块化
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