基于 SIFT 算法的遥感图像配准
此 MATLAB 教程提供基于 SIFT 算法的遥感图像配准代码,可用于图像配准,提高图像质量和分析精度。代码包含主函数和调用函数,支持 MATLAB 2019b 版本运行。只需按照指定步骤操作即可获得图像配准结果。
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2024-05-28
使用Matlab裁剪图像的方法
利用Matlab对图像进行裁剪操作,生成所需的裁剪图像结果。
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2024-08-10
基于神经网络的遥感图像分类和识别
随着技术的进步,神经网络在遥感图像分类和识别中发挥着重要作用。
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2024-08-11
MATLAB手动裁剪图像块的程序设计
在此程序中,用户可以手动设置图像块的尺寸,并从不同处理的图像中裁剪出同一位置的图像块。此方法为图像处理的研究提供了便利,确保图像块的一致性。
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2024-11-03
基于半监督学习的遥感图像分类研究优化
探讨了利用半监督学习方法进行遥感图像分类的研究,重点在于优化分类结果的准确性和效率。研究表明,通过引入半监督学习策略,可以显著提升遥感图像分类的性能,适用于各种实际应用场景。
算法与数据结构
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2024-09-14
遥感图像配准 MATLAB 代码
基于 SIFT 和 SURF 特征提取和匹配
使用 RANSAC 剔除误匹配
SIFT 代码基于 Lowe 源码
SURF 使用 MATLAB 内置函数 detectSURFFeatures()
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2024-04-30
使用Matlab读取和展示遥感dat图像
使用multibandread函数来读取dat文件,可以显示单波段图像,也可以按照波段显示多波段图像。具体的方法已经在前文中详细解释过,multibandread函数的参数可以根据hdr文件进行配置。
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2024-07-17
Margincrop一种通过指定裁剪边缘像素数来裁剪图像的简单方法(Matlab实现)
通过指定要从图像边缘切掉的像素数量来裁剪图像的简单方法。imcrop函数虽然存在,但我不喜欢使用矩形语法。以下是我喜欢的实现方式:
快速实用语法(至少对我来说),可以处理更高维度,且在FEX上找不到类似的功能。该方法可以沿前两个维度裁剪图像。例如:
I = imread('peppers.png'); % RGB图像
J = margincrop(I, [10 20], [100 100]);
subplot(1, 2, 1); imshow(I);
subplot(1, 2, 2); imshow(J);
此代码将裁剪掉图像I的上下左右边缘,保留中心区域。欢迎反馈和讨论。
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2024-11-05
基于二叉树和优化截断的遥感图像压缩算法MATLAB代码
这篇文章的MATLAB源代码由作者编写,已发表在《数字信号处理》期刊上。遥感图像数据量巨大,因此需要使用低复杂度算法在空间设备上进行压缩。二叉树编码与自适应扫描顺序(BTCA)是一种有效的压缩算法。然而,对于大规模的遥感图像,BTCA需要大量内存,并且不能提供随机访问功能。提出了一种新的基于BTCA的编码方法,通过精心选择每个块的截断点来优化速率失真比,从而实现更高的压缩比、更低的内存需求和良好的随机访问性能。该方法简单快速,特别适合于空间设备应用。实验结果表明,该方法显著提高了PSNR、SSIM和VIF指标,并改善了主观视觉体验。
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2024-07-30