遥感数字图像处理-matlab-主成份及穗帽变换

RIFT-multimodal-image-matching-main.zip

遥感数字图像处理教程考试复习资料（《遥感导论》梅安新等 高等教育出版社）

与抽象状态相关联．这种关联性信息可以产生对应 问题的学习 技 巧（也 称 为 Ｏｐｔｉｏｎ）．例 如，在 著 名 的 出租车问题中［８７］，其中的一组抽象状态是出租车起 始和乘客所处的位置，那么此时Ｏｐｔｉｏｎ就是从出租 车起始位置到乘客所处位置的一系列动作组合．很 明显，生成的Ｏｐｔｉｏｎ相当于ｈ－ＤＱＮ模型中设定的 中间目标，省去了复杂的人工设定中间目标的过程， 并使得学习到的Ｏｐｔｉｏｎ与具体的学习任务无关．因 此在相同的状态空间下，该模型具有很强的泛化性． ６．３　深度后续强化学习 一般地，在 只 给 定 原 始 输 入 观 察 和 奖 赏 值 的 情况下，通 过 基 于 模 型（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ）或 者 模 型 无 关（ｍｏｄｅｌ－ｆｒｅｅ）的ＤＲＬ算 法 可 以 学 习 到 鲁 棒 的 值 函数．后 续 状 态 表 示 法（Ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ　Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ， ＳＲ）为学习值函数提供了第３种选择．ＳＲ将值函数 分解为两个部分：后续状态映射图（ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ　ｍａｐ） 和立即奖赏指示器（ｒｅｗａｒｄ　ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）．后续状态映 射图表示在给定当前状态下到达未来某一状态占有 率的期望．立即奖赏指示器表示从状态到奖赏值的 映射．在ＳＲ中，这两个部分以内积的形式构成值函 数．基于上述理论知识，Ｋｕｌｋａｒｎｉ等人［８８］将ＳＲ的应 用范围扩展到大规模状态空间的ＤＲＬ问题中，提出 了深度后续强化学习（Ｄｅｅｐ　Ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ　Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＳＲＬ）． ２１ 计　　算　　机　　学　　报 ２０１８年

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包括遥感图像读取、直方图、均衡化、直方图匹配、中值滤波、均值滤波、锐化、IHS与RGB转化、PCA融合等

该程序实现了图像的RGB显示、按索引显示、直方图均衡化，可以对两幅影像手选控制点进行几何校正，重采样有三种方式：最近邻法、双线性内插法、双三次卷积法；实现了ISODATA的非监督分类

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MATLAB实现PCA影像融合算法，其中有三个函数，PCA变换，直方图匹配，PCA变换。输入的影像数据为多光谱影像与全色波段。

武汉大学2017年遥感数字图像处理试卷及答案。