内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2卫星图像进行云层遮罩处理的方法。首先定义了一个函数`funcao`用于提取QA60波段并设置云和卷云的位掩码，确保这两个条件都为0时才保留图像数据。然后通过`ImageCollection`方法获取指定时间范围内的COPERNICUS/S2影像集，并使用过滤器排除云量超过20%的影像。最后利用`.map(funcao)`将云层遮罩应用到整个影像集合，并通过中值合成创建马赛克图像，最终展示RGB波段的处理结果。;
适合人群：对遥感数据分析、地理信息系统(GIS)以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员和技术人员。;
使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Sentinel-2卫星数据；②掌握云层遮罩技术，提高影像质量，为后续分析提供更清晰的数据源；③理解位运算在遥感影像处理中的应用。;
阅读建议：读者应具备基本的JavaScript编程技能和对遥感概念的理解，在实践中逐步探索代码细节，尝试调整参数以适应不同研究区域的需求。
2025-07-07 15:07:33
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内容概要：本文详细介绍了声表面波(SAW)谐振器与滤波器器件的设计流程，涵盖COMSOL有限元仿真软件的建模技巧、掩膜板绘制方法以及工艺流程设计要点。首先讨论了COMSOL建模中网格划分的关键参数设置，强调了边界层网格对于提高仿真精度的重要性。接着介绍了利用Python库gdspy自动化生成GDSII文件的方法，提高了掩膜板绘制的效率并减少了人为错误。最后探讨了工艺参数反向校准仿真，指出材料参数、电极厚度等因素对器件性能的影响，并提供了具体的优化建议。
适合人群：从事声表面波器件研究与开发的技术人员，尤其是具有一定仿真和工艺基础的研发人员。
使用场景及目标：帮助研究人员更好地理解和掌握SAW器件的设计流程，确保仿真结果与实际工艺紧密结合，从而提高器件性能和可靠性。
其他说明：文中还分享了许多实践经验，如避免常见的仿真与工艺脱节问题，提供了一些实用的代码示例和技术细节，有助于读者在实践中少走弯路。
2025-05-22 10:28:54
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图像分析：此存储库包含在图像分析模型中使用的所有必要技术。 即特征提取，过滤，掩膜，噪声消除以及更多这些代码是在MATLAB 2015中编写的
2022-05-17 23:28:47
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NMOS的掩膜和典型工艺流程
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Mask 确定对象 工艺流程
出发点 P型掺杂硅晶圆(=75-200mm)，生长1m厚氧化层, 涂感光胶 (Photoresist)
1 有源区 紫外曝光使透光处光胶聚合, 去除未聚合处(有源区)光胶, 刻蚀(eching)氧化层, 薄氧化层(thinox)形成, 沉淀多晶硅层, 涂感光胶
2 离子注入区 曝光, 除未聚合光胶, 耗尽型NMOS有源区离子注入, 沉淀多晶硅层, 涂感光胶
3 多晶硅线条图形 曝光, 除未聚合光胶, 多晶硅刻蚀, 去除无多晶硅覆盖的薄氧化层，以多晶硅为掩膜进行n扩散，漏源区相对于栅结构自对准，再生长厚氧化层, 涂感光胶
4 接触孔窗口(Contacts cut) 曝光, 除未聚合光胶, 接触孔刻蚀, 淀积金属层, 涂感光胶
5 金属层线条图形 曝光, 除未聚合光胶, 金属层刻蚀, 钝化玻璃层形成, 涂感光胶
6 焊盘窗口(Bonding pads) 曝光, 除未聚合光胶, 钝化玻璃层刻蚀
2022-04-26 14:55:38
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利用xml文件产生mask.tif，可指定产生的mask。安装multiresolutionimageinterface时略有困难
2022-03-25 15:49:46
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掩膜提取matlab代码虹膜
虹膜识别算法Daugman算法与Hough变换与Matlab的比较。
描述：
虹膜是可以执行高置信度识别的最重要的生物识别方法之一。
虹膜包含丰富且随机的信息。
大多数商业虹膜识别系统都使用Daugman算法。
本项目中使用的算法来自开放源代码，并稍加修改，如果您想使用源代码，请先检查LICENSE！
道格曼算法：
其中I（x，y）是眼睛图像，r是在图像（x，y）上搜索的半径，G（r）是高斯平滑函数。
该算法从瞳Kong开始搜索，以检测最大像素值（偏导数）的变化。
霍夫变换：
霍夫变换是一种用于图像分析，计算机视觉和数字图像处理的特征提取技术。
其中（xi，yi）是中心坐标，r是半径。
通常，眼睛将由瞳Kong和角膜缘的两个圆圈（虹膜区域）以及上下眼睑的两个抛物线建模
它开始从水平方向检测眼睑，然后从垂直方向检测瞳Kong和虹膜边界。
标准化和功能编码：
从圆到长方形块通过使用1D
Log-Gabor滤波器。
为了提取9600位虹膜代码，上下眼睑将被处理成9600位编码的蒙版。
匹配：
汉明距离（HD）：
Q和R是要比较的主题，包含20x480
=
960
2022-02-17 11:14:46
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文中介绍了美国地质勘探调查局(United States Geological Survey:USGS)针对Landsat TM/ETM+数据所开发的一种自动化厚云检测算法(Automatic Cloud Cover Assessment:ACCA)。该算法以TM/ETM+传感器的热波段数据为基础,并通过两个以热波段数据为处理核心的过滤步骤来识别出最终的云像元。ACCA算法的主要特点是能够针对厚云高亮低温的特性并结合多个综合性特征阈值来有效检测出图像中的云团,此外对于云边界廓线的定位精度也较高。
2022-02-09 16:26:44
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