基于稀疏表示的可见光遥感图像飞机检测算法

高光谱遥感的出现是遥感界的一场革命,它能大大地改善对植被类型的识别与分类精度,而寻求快速、高精度的植被高光谱分类方法更具有重要的现实意义。文中将结合具体的高光谱遥感数据,通过在研究区域内选取一定的植被类型和合适的训练样本,得出哪种分类效果较佳以及影响分类精度的因素。

主要有监督分类与非监督分类，基于分类判据的实现策略 划分，硬分类和软分类，基于像素的分类和基于对象的分类。单分类器和多分类器集成。并简单介绍了一些 分类方法，包括监督分类法(最小距离分类法、最大似然分类法和平行多面体分类法)、基于光谱相似性度量 的分类方法、人工神经网络分类法、支持向量机分类、决策树分类、面向对象分类和非监督分类。

基于IHS变换的遥感影像融合方法研究，张建平，王崇倡，为了解决全色影像具有较高的空间分辨率但缺乏光谱信息；多光谱影像光谱分辨率高，光谱信息丰富，但其空间分辨率低的技术问题。本

本文档含有智能传感技术课件及每一章思维导图 课件由老师分享，导图作者制作 仅用于学习交流，不可商用 以下是章节目录 1 遥感技术概述 2 遥感技术基础 3 卫星遥感及影像 4 遥感图像处理基础 5 合成孔径雷达（SAR）遥感技术 6 合成孔径雷达（SAR）遥感图像处理 7 高光谱遥感技术 8 高光谱遥感影像处理

针对传统基于压缩感知的单字典超分辨方法难以充分描述复杂的遥感图像纹理的问题，提出了一种多尺度残余字典超分辨重建方法。首先对插值图像的高频子带执行Contourlet变换获得多个子频带；然后在各子频带上建立对应子残余字典，并进行字典学习和超分辨重建；最后对高频和低频部分进行融合得到完整的超分辨图像。实验结果表明：与其他相关方法相比，本文方法的超分辨效果无论主观视觉还是客观评价指标都有很大提高。其中客观评价指标，本文方法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和结构相似度(structural similarity, SSIM)平均值分别提高6 dB和0.05。对于纹理复杂的遥感图像的超分辨重建场合，更好地满足重建效果和时效的要求，具有重要的理论和应用意义。

以空间遥感数据为研究对象,研究多粒度标记数据的分类问题。首先,根据地表物的不同物理含义,可以得到一个多粒度的决策表。然后,通过知识约简发现隐藏在多粒度决策表中的if-then分类规则。最后,根据实际的遥感数据给出分类的精度。

深度学习在图像检索方面的应用，主要的思想是利用预训练网络，原文是英文，资源名称是我自己翻译过来的

为了实现遥感图像中目标的快速准确检测,解决遥感图像目标带有旋转角度的问题,在卷积神经网络理论的基础上,将旋转区域网络生成融入到Faster R-CNN网络中,提出了一种基于Faster R-CNN改进的遥感图像目标检测方法。相对于主流目标检测方法,本文算法针对遥感图像中的大多数目标都具有方向性不定且相对聚集的特点,在区域候选网络中加入了旋转因子,以便能够生成任意方向的候选区域;同时,在网络的全连接层之前增加一个卷积层,以降低其特征图参数,增强分类器的性能,避免出现过拟合。将本文算法与几种主流目标检测方法进行对比分析后可知,本文算法因融合了多尺度特征及旋转区域网络的卷积神经网络所提取的特征,能得到更好的检测结果。

源文件。须装上IDL运行程序。没有打包。 使用HU矩对图像特征进行提取，并进行相同特征批对。 源文件有IDL4.0的许可文件（覆盖原许可就能用了），学校的，给大家共享！