针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像中极化特征呈现尖峰拖尾等复杂多样的统计特点, 采用混合高斯模型(GMM)对极化特征进行建模, 提出了一种约束距离的混合多元高斯分布的参数估计算法。该参数估计算法在贪婪期望...
针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像中极化特征呈现尖峰拖尾等复杂多样的统计特点, 采用混合高斯模型(GMM)对极化特征进行建模, 提出了一种约束距离的混合多元高斯分布的参数估计算法。该参数估计算法在贪婪期望...
作者介绍了针对SAR(合成孔径雷达)、多光谱、高光谱、VHR(超高分辨率图像)和异源图像等不同变化检测数据集的有监督、无监督和半监督深度学习技术,并分析其优缺点,讨论了一些重大挑战。
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本文旨在系统地介绍高分辨率遥感图像的获取、基本特性、去噪与增强技术、特征提取与分类方法、场景识别与目标检测技术等内容,以期能够全面展现当前高分辨率遥感图像处理领域的研究现状和最新进展。 ## 1.3 文章...
本文使用的数据集为欧空局(European Space Agency, ESA)提供的Sentinal-1 数据集,Sentinel-1是欧洲“哥白尼计划”的SAR卫星机群,主要是用于陆地和海 洋服务的极地轨道全天候昼夜雷达成像任务[ 34]。...
三角函数展开起源于18世纪。1808年,傅里叶在他著名的热力学论文集“热的分析理论”中详细的研究了三角级数,并用三角级数成功的解决了许多热传导问题的偏微分方程。由于当时傅里叶的结论并无确凿证据及数学家对...
Atmospheric Effects on InSAR Measurements and Their Mitigation
掩膜数据的文件格式为 shapefile,本文使用的地球陆地掩膜数据为German FOSSGIS小组提供的OSM (Open Street Map)掩膜文件[ 38],所提供的掩膜文件有两种投影方式,由于SAR原 始图像采用的是WGS-84坐标系,因此选择...
将SAR成像机制与神经网络相结合,提出了一种用于SAR图像生成的新型NeRF模型
超分辨率遥感图像去云的扩散增强方法论文翻译
SAR-SIFT改进的SAR图像配准 完整代码,直接运行,适合小白!可提供运行操作视频!
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Wed, 3 Jan 2024 Totally 70 papers 上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers Street Gaussians for Modeling Dynamic Urban Scenes Authors Yunzhi ...
图像去斑小波变换各向异性扩散方法噪声A B S T R A C T在合成孔径雷达(SAR)图像中,由于乘性相干斑噪声和细节模糊而引起的图像质量下降是一个采用去斑方法解决了这一问题。SAR图像相干斑抑制的主要目的是消除相干...
SAR图像斑点噪声离散小波变换方向平滑滤波法噪声A B S T R A C T颗粒模式乘性相干斑噪声的去除是合成孔径雷达(SAR)图像处理的主要问题。从理论上讲,乘性噪声被认为是标准偏差与信号值的比值。所提出的方案工作在...
因此,针对多尺度舰船目标的检测更具有实际意义。在国防安全层面,利用SAR全天时、全天候的工作优势,能够及时发现可疑军舰, 并追踪其动向,时刻保持我军海事侦察能力,调整我军战略部署,维护国家海洋权 益,突破...
SAR基础知识及相关概念
像素点图像融合 完整代码,直接运行,适合小白!可提供运行操作视频!
阅读《DD-Net》、创意收集:CRF、Canny边缘检测、CBAM注意力机制
基于上述问题,为了解决由手动设置K参数导致的同质区域过分割问题加入 了相似超像素聚合阶段,利用舰船目标SAR图像特征中的纹理特征,设计了超像 素聚合准则,通过多向灰度共生矩阵进行纹理相似判决,从而将具有相似...
High-Resolution Deep Image Matting Authors Haichao Yu, Ning Xu, Zilong Huang, Yuqian Zhou, Humphrey Shi图像抠像是图像和视频编辑与合成的关键技术。按照惯例,深度学习方法使用整个输入图像和
深度学习的成功已经成为解决越来越复杂的机器学习问题的催化剂,这些问题通常涉及多个数据模态。我们回顾了深度多模态学习的最新进展,并突出了该活跃研究领域的现状,以及存在的差距和挑战。我们首先对深度多模态...
标签: 图像处理
621常见的退化函数模型(a)原始图像 (b)运动造成的图像模糊 (c)Wiener滤波去图像模糊 维纳滤波复原实例 I = imread('lena.jpg'); figure(1),imshow(I); LEN = 21; THETA = 11; PSF = fspecial('motion', LEN, THETA);...