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为了提高多光谱与全色图像融合的质量,提出一种应用引导滤波器和成像系统特性的多光谱与全色图像融合算法。该算法采用引导滤波器建立降质全色图像与多光谱图像的关系,进而利用这种关系对多光谱图像进行插值;再对待融合的多光谱和全色图像进行区域划分和NSCT变换,然后结合LCCS、FOCC和图像成像系统特征对图像高频系数进行区域融合,最后进行逆NSCT变换得到融合图像。实验数值表明,该算法在充分保留了多光谱图像光谱信息的同时,尽可能多地注入了全色图像的细节信息,提高了多光谱图像的融合效果。 相似文献
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针对高光谱图像存在维数“灾难”、特征以及空间信息利用不足的问题,结合深度学习、流形学习及多尺度空间特征的最新进展,提出了一种TSNE和多尺度稀疏自编码网络的高光谱图像分类算法。利用TSNE算法对高光谱图像进行降维,再对每个像元的邻域进行多尺度空间特征提取,利用加入空谱联合信息的像元训练稀疏自编码网络模型并通过softmax分类器进行分类,减少计算复杂度,提高分类精确度。通过对Indian Pines及Pavia University两组数据进行实验,结果表明,提出的算法与其他五种算法相比分类效果更好。 相似文献
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语言总是受到文化背景的影响，并反映文化．语言不同则文化背景必然不同．这些差异会对人们的交际造成误解或对外语学习造成困难．为了避免这种误解和学习上的困难，外语教师有必要在传授语言知识的同时，还应注意英、美文化背景知识的传授． 相似文献
