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基于GPU并行计算的星载SAR
影像数据
高效重采样算法研究
随着COSMO-Sky Med、Terra SAR-X等高分辨率SAR卫星的投入使用,SAR数据处理的计算量呈现几何级数增长趋势,对计算资源的要求越来越高,文中通过实验表明,基于图形处理单元(GPU)的并行计算技术可以大大提高星载SAR
影像数据
重采样计算的效率。
2022-05-15 22:32:41
1.44MB
GPU
CUDA
SAR
重采样
1
大数据-算法-长白山地区森林土壤含水量定量遥感研究——利用多角度偏振高光谱信息与MODIS
影像数据
.pdf
大数据-算法-长白山地区森林土壤含水量定量遥感研究——利用多角度偏振高光谱信息与MODIS
影像数据
.pdf
2022-05-08 14:07:58
5.37MB
算法
文档资料
big
data
关于SAR影像变化检测常用数据集
本文件包含目前文章常用9个数据集,但仍缺失一些数据集,希望大家在下载的同时也把一些稀缺数据集分享出来。
2022-04-11 15:49:32
1.99MB
SAR影像
数据集
变化检测
遥感
1
夜间遥感
影像数据
(汇总).docx
92-13年的夜间遥感
影像数据
,DMSP_OLS夜间灯光数据,及VIIRS_NPP的2017年每月的夜间灯光数据汇总,方便进行城市化进程,扶贫地区演变等应用的分析和预测。
2022-03-29 19:57:28
11KB
夜间影像遥感数据
DMSP_OLS
星火数据
VIIRS_NPP2017月季数
1
医疗
影像数据
采集标准及规范_1.1.pdf
随着医学影像技术的快速发展及人工智能(Artificial Intelligence, AI)的蓬勃兴起,人工智能技术在医学影像学领域的应用正在如火如荼的进行着。人工智能的最终目的是让人类更好的工作与生活,人工智能与医疗产业相结合,可以帮助人类更加精确的筛查疾病,制定医疗方案,为人类的健康生命保驾护航。但是,医学影像人工智能系统在医院、在影像科室“落地”实施与开展临床应用的过程中,面临从PACS系统或影像设备采集医学影像。为此,我们制定本医学
影像数据
采集标准及规范。 本规范按照GB/T 1.1—2009《标准化工作导则 第1部分:标准的结构和编写》给出的规则起草。
2022-03-10 23:21:46
481KB
医疗影像
数据采集
标准及规范
DICOM
1
批量读取及显示CT医疗
影像数据
(脱敏样本)
博客:批量读取及显示CT医疗
影像数据
(练习用)已脱敏,使用pydicom/PIL.Image/math/os库练习巩固
2022-01-10 14:55:40
11.93MB
python
pydicom
1
去噪代码matlab-spm-hospital-preproc:用于神经
影像数据
的各种预处理操作(注册,切片,去噪,分割等)的MATLAB工具
去噪声代码matlab 医院级神经
影像数据
的预处理 这是用于各种神经成像预处理操作(注册,切片,去噪,分割等)的MATLAB代码,其最初旨在处理常规临床数据(因此而得名)[1]。 它以nifti文件(如.nii或.nii.gz)作为输入,并生成此数据的副本,并对其应用了所需的预处理步骤。 它还使用成对的标签遮罩(例如,T1w MRI和肿瘤遮罩(或多个类别))处理图像数据,并确保生成的预处理数据是一致的。 请参阅下面的示例用例,这些用例可以独立运行,也可以启发更复杂的预处理任务。 有关更多详细信息,请参阅。 依存关系 该算法要求以下软件包位于MATLAB路径上: SPM12:从下载。 spm_superres:从中下载/克隆(如果要使用降噪或超分辨率选项)。 用例范例 1.多通道MRI分割 该MATLAB代码段将多个序列的MR图像作为输入,并生成已被共同注册和切片的图像。 然后使用SPM12统一分段例程对这些图像进行分段,并将本机+模板(未调制)空间GM,WM和CSF分段写入磁盘。 % Paths to multi-channel images paths = {'MRI_T1w.nii
2021-12-26 15:39:38
43KB
系统开源
1
TCGA-KICH 癌症CT
影像数据
集数据集
TCGA-KICH 癌症CT
影像数据
,旨在对各种类型的癌症诊治过程进行全程数字化的跟踪,以数字档案的形式记录检查结果、处方和疗效。
2021-12-21 15:43:45
1.62GB
CT影像
医疗数据
智慧医疗
机器视觉
1
全球tif格式的
影像数据
全球tif格式的
影像数据
,是WGS84地理坐标系的数据
2021-12-20 18:37:53
3.41MB
TIF
影像数据
1
多源遥感
影像数据
融合技术探讨
多源遥感
影像数据
融合技术探讨,姚静,康停军,针对当前海量遥感数据与相对较低的数据利用率并存的现状,探讨了数据融合的概念,融合的三个层次:像素级、特征级和决策级融合,
2021-12-13 12:03:46
255KB
首发论文
1
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