基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域匹配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1 bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.
2021-02-23 14:04:18 513KB 图像处理 ; 多光谱图像压缩 ;
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在遥感观测中,目标辐射信息中包含了背景辐射经过大气散射后进入传感器视场的部分,从而使地物边缘模糊,对比度降低,即邻近效应。要从遥感图像中准确获取目标信息,邻近效应校正是必不可少的环节。根据大气辐射传输模型,利用MODIS气溶胶产品并引入新的邻近效应校正系数对高分一号卫星多光谱遥感影像进行邻近效应校正。结果表明,经过校正的遥感影像对比度增强,清晰度增加,地物信息更丰富。
2021-02-23 14:04:08 3.41MB 遥感 大气光学 邻近效应 MODIS气溶
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在400~720 nm波段范围,基于液晶可调谐滤波器(LCTF)和CMOS相机组合的多光谱成像系统,以四季豆叶片为研究对象每隔5 nm进行成像。根据图像亮度信息法和波段指数法的相关原理,首先分别计算得到各波段四季豆叶片的波段指数值和可识别度;然后对四季豆叶片的波段指数值和可识别度进行排序,综合图像的灰度离散、亮度信息丰富和波段的相关性小等特点,得出545、630、645、720、650和570 nm波段有较大的波段指数值和较好的识别度;最后根据最小欧氏距离法和光谱角度匹配法分别对四季豆叶片的特征波段的分类精度予以计算,两种方法的分类精度分别为100.00%和83.33%,得出选取的特征波段对四季豆叶片具有较好的分类精度。因此,545、630、645、720、650 和570 nm波段可作为四季豆叶片的特征波段。
2021-02-05 20:08:28 1.48MB 成像系统 特征波段 多光谱成 四季豆叶
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VC++ 多光谱影像处理,实现了栅格图像处理的基础欢迎大家下载
2020-01-04 03:15:19 634KB 影像处理
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图像融合,遥感图像处理-多光谱图像融合,一个初学者参考的VC程序
2020-01-03 11:28:49 394KB 图像融合
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使用MATLAB对高分辨率的多光谱图像和低分辨率的全色图像进行融合,分别使用了DWT和PCA两种方法,大家可以分别调用
2019-12-21 21:19:29 162KB 多光谱图像融合 卫星通信 matlab
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PCA算法融合多光谱图像和全色图像,附全色影像和多光谱影像,调试通过,每一行都有详细注释
2019-12-21 20:53:34 1.16MB matlab 数字图像处理
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opencv实现多光谱图像与可见光图像像素级融合,效果很好
2019-12-21 20:25:49 1.22MB 多光谱
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多光谱图像融合技术最优秀的源程序!多光谱图像融合技术最优秀的源程序!多光谱图像融合技术最优秀的源程序!
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以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例, 详细地总结了卫星 多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点, 重点分析了各种常见像素级融合方法的原 理和特点, 并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法, 以及像素级融合的主要应用领域, 最后讨论 了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向
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