基于深度学习的高光谱图像特征学习研究——毕业论文.摘要与传统分类方法相比，高光谱图像处理面临的两个主要问题是：一是光谱分辨率高、光谱曲线近乎连续、数据量大、数据冗余严重、谱间相关性强；另一是空间分辨率有限、存在大量混合像元，“Hughes...
高光谱示例：图像由更窄的波段（10-20nm）组成。高光谱图像可能有数百或数千个波段。物体与光源的光相互作用并被非成像光谱分析设备（比如光谱仪）接收后，设备可以精确地反应出接收到的光信号在光谱频带上分布的强度差异也就是光谱信息。
计算机领域的各种算法+高光谱影像=各种高光谱影像分类算法、降维算法、端元提取和混合像元分解算法等等。这方面层出不穷的出论文3、应用层面。继续发现和拓展新的应用领域，比如室内高光谱影像做古画颜料鉴定...
近年来，人们在设计图像处理算法以提高高光谱图像的空间分辨率方面做了大量的工作。HS数据与高空间分辨率多光谱(MS)数据的融合是最常见的问题之一。基于不同的理论，人们提出了不同的数据融合方法，包括分量替代(CS)、多分辨率分析(MRA)、光谱分离和贝叶斯概率。
其次,在高光谱图像分类领域中,通常只利用地物的光谱信息,而缺少对空间信息的利用,研究表明,利用空间信息可以降低分类“噪声”,提高高光谱遥感图像的分类精度。因此,论文基于第三章给出的优化的多层感知器,结合图像空间信息,进一步提高分类效果。
[4]高晓惠.高光谱数据处理技术研究[D].中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所),2015,(09).小结:该文是一篇关于光谱和技术应用方面的相关大学硕士和高光...
随缘更新,高光谱图像分类论文学习与代码复现观星·1篇内容高光谱HSI论文阅读——ASuperpixel-Correlation-BasedMultiviewApproachforHSIC一种基于超像素-相关性...
内容提示:摘摘要本论文针对EO-1Hyperion高光谱遥感数据的特点,在图像质量检查的基础上,对Hyperion图像进行了未定标和受水汽影响的波段的剔除、坏线修复...
本篇文章是一篇短文,虽然是基于高光谱图像分类,切入点很有新意,并非传统意义上对于是网络结构的更改,本篇文章最主要提出了teacher-Student网络,并围绕关键词...
引言简介目前深度学习应用日趋广泛,而卷积神经网络(CNN)作为一种针对图像处理及其有效的网络框架在图像分类领域表现出了良好的性能与准确率。但是对于高光谱图像分类问题CNN也出现了...
高光谱与多光谱数据融合,逯祎,,多传感器的遥感数据融合在城市规划,土地利用、军事侦察等方面有着广阔的应用前景。本文主要针对高光谱图像空间分辨率不高的缺点
高光谱图像假彩色高光谱图像波段选择本科毕业设计论文校级优秀毕业论文附代码算法类相关下载...
各位大侠们好,最近需要处理高光谱数据,但我对高光谱数据的理解可能不到位,有一些疑问如下:网上公开的一些高光谱数据,如sandiego_reflectance。用ENVI软件打开后画出来的光谱曲线是...
关于土壤高光谱论文投稿sci指导有哪些?每一份杂志都有自己的宗旨和覆盖的研究领域,通过期刊的官网都可以查询到期刊的基本信息,很多作者在投稿的时候往往容易...