在使用深度学习模型研究遥感影像地物分类问题时,某些地物的遥感影像可用于训练的样本很少。同时,多样化的遥感影像获取方式产生了大量不同空间分辨率的多模态遥感影像。融合这些多模态遥感影像,弥补样本量少导致分类精度低的缺陷,是小样本的遥感影像高精度分类领域中亟待解决的问题。针对上述问题,提出了考虑两种空间分辨率遥感影像相关关系的融合分类方法。首先,使用两个并行的深度学习网络分别提取两种空间分辨率影像的高层特征;其次,将提取到的高层特征通过融合方法进行融合;最后,得到融合后的高层特征作为输入,训练整个融合分类模型。实验表明,不同融合策略的分类精度不同,本文提出的基于高层特征级别的融合策略可以有效提高分类精度。

数字图像处理MATLAB版+数字图像处理MATLAB版图片及代码 MATLAB是一种功能强大的编程语言和开发环境,广泛应用于数字图像处理领域。 全书共分11章，第1章讲解了MATLAB基础知识，让读者对MATLAB有一个概要的认识。第2～10章分别讲解了图像处理基础、图像运算、图像编码、图像变换、图像增强、图像复原、图像的分割、图像数学形态学处理和小波图像处理等内容，向读者展示了MATLAB对数字图像进行处理的方法及技巧。第11章总结性地介绍数字图像在各个领域中的应用，让读者进一步领略到MATLAB的强大功能和广泛的应用范围。

一、什么是OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法，包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。 OpenCV是一个跨平台的库，支持多种操作系统，包括Linux、Windows、Android、Mac OS和iOS等。它使用C++编写，同时也提供了Python、Java、MATLAB等语言的接口，方便不同编程语言的开发者使用。由于OpenCV的开源性和跨平台性，它已经成为计算机视觉领域最受欢迎的库之一，广泛应用于工业检测、医学影像处理、智能交通系统、安防监控系统、机器人视觉、游戏开发等领域。

电车轨道与障碍物检测（SJTU数字图像处理课程设计）.zip

mkimgproxy 生成imgproxy图像处理服务器的URL。支持使用键值和盐值进行URL签名 ImgProxy信息传递。 使用以下命令行生成IMGPROXY_KEY和IMGPROXY_SALT echo $( xxd -g 2 -l 64 -p /dev/random | tr -d ' \n ' ) 用法示例：使用适当的裁剪功能获取图像大小调整为800x500像素的URL，JPEG压缩质量= 70 from mkimgproxy import ImgProxy IMGPROXY_URL = "http://my-imgproxy-server/path" IMGPROXY_KEY = "9cbc4f564037858e5b9f2304f8540aa606943bddeaecb00a0b4a498092d0d65c079e291d3a2ddceafd23f1a29bb914fb

1.对图象进行二维FFT变换，得到图象的幅度谱信息，分析图像的空间域信息与图像的二维频谱信息之间的关系。 2.利用FIR滤波器对图像信号进行二维滤波。FIR滤波器包括均值滤波器、高斯滤波器、sobel边缘检测滤波器等。对比各种滤波器的效果（空域对比、频域对比）。 3.如果对细节丰富的图象直接降采样，可能导致采样后的图象频谱混叠，如何避免频谱混叠？通过编程实验来分析原因，并寻找解决方法，给出结论。 4.图象包括灰度图像和彩色图象。设计报告格式要规范，要明确阐述研究方案、实现的原理、方法、步骤，实验数据要能充分说明本研究方案的正确性、先进性。

用matlab编写的提升小波算法，应用于图像处理，很好用

高光检测及图像修复-matlab图像处理-去反光-去图像反光

基于matlab的多种图像去噪代码实现

【项目资源】：图像处理。包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。