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Matlab遥感图像分类与配准代码-ImageRegisiter: 1. 使用Matlab进行GF1WFV遥感数据配准,同样适用于其他类型...

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简介:
本项目提供基于MATLAB的GF1-WFV遥感影像分类与配准源码,功能涵盖多种遥感图像处理任务,易于扩展至其他类型的卫星影像。 MATLAB遥感图像分类代码ImageRegisiter1实现了GF1WFV遥感数据的配准,并且适用于其他类型图像的校正与拼接。该方法基于SURF自动特征提取原理,使用标准误差RMSE来度量配准效果。 批量处理图像时可以参考registerbatch.m文件中的例子,RSAFM.m则是用于执行图像配准的主要函数。以下是示例代码: ```matlab original = imread(file1); distorted = imread(file2); recovered = RSAFM(original, distorted); ``` 部分GF1WFV数据可用于测试和验证上述方法的功能与效果。

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  • Matlab-ImageRegisiter: 1. 使MatlabGF1WFV...
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    本项目提供基于MATLAB的GF1-WFV遥感影像分类与配准源码,功能涵盖多种遥感图像处理任务,易于扩展至其他类型的卫星影像。 MATLAB遥感图像分类代码ImageRegisiter1实现了GF1WFV遥感数据的配准,并且适用于其他类型图像的校正与拼接。该方法基于SURF自动特征提取原理,使用标准误差RMSE来度量配准效果。 批量处理图像时可以参考registerbatch.m文件中的例子,RSAFM.m则是用于执行图像配准的主要函数。以下是示例代码: ```matlab original = imread(file1); distorted = imread(file2); recovered = RSAFM(original, distorted); ``` 部分GF1WFV数据可用于测试和验证上述方法的功能与效果。
  • MATLAB
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    本研究探讨了使用MATLAB软件平台对遥感影像实施分类的方法与技术,涵盖数据预处理、特征提取及多种分类算法的应用,旨在提升遥感图像分析精度和效率。 图像处理与分类通常通过图像处理软件实现。对于遥感图像的算法分析,则需要深入学习相关技术。这里提供一个用MATLAB编写的简单图像处理程序示例,专门用于遥感图像分类。该程序简洁实用,非常适合初学者使用。
  • MATLAB
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一套高效的遥感图像配准系统,通过优化算法实现多源遥感影像间的精确对齐,提升数据处理效率和分析精度。 首先进行Harris角点特征提取,然后利用NCC算法进行粗匹配,并剔除误匹配和不匹配向量。基于灰度相关系数计算配准误差,从而得到最终的叠加图像。该方法适用于存在平移变换和旋转变换的情况,能够实现可见光区图像配准,并可应用于时间间隔较短的多时相遥感影像配准。
  • SIFTSURF的MATLAB
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    本段MATLAB代码利用了SIFT和SURF算法实现高效、准确的遥感图像配准。适用于图像拼接及变化检测等应用,提供详尽注释以供学习参考。 压缩包内包括使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先通过SIFT或SURF提取特征点,然后进行特征匹配,并利用RANSAC算法剔除误匹配的结果。其中,SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改;而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()来实现。
  • SIFTSURF的MATLAB
    优质
    这段代码利用了SIFT(尺度不变特征变换)和SURF(速度-Up特征)算法进行高效的遥感影像匹配工作,在MATLAB平台上实现,为用户提供了一种准确、快速的遥感图像配准解决方案。 压缩包内包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先利用SIFT或SURF提取特征,接着进行特征匹配,并通过RANSAC算法剔除误匹配结果。其中,SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改;而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()来实现。
  • SIFTSURF的Matlab
    优质
    本项目提供了一套基于SIFT和SURF特征匹配算法的遥感图像自动配准的MATLAB实现代码。利用这些方法,可以有效提升不同传感器获取的遥感影像之间的对齐精度与鲁棒性。 压缩包内包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先用SIFT或SURF提取特征点,然后进行特征匹配,最后利用RANSAC算法剔除误匹配的结果。其中,SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改;而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()来实现。
  • SIFTSURF算法的MATLAB
    优质
    本代码利用SIFT和SURF算法实现遥感图像配准,通过特征点检测与匹配,提高不同传感器获取图像间的对齐精度。适用于MATLAB环境。 压缩包包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先通过SIFT或SURF提取特征,然后进行特征匹配,并用RANSAC算法剔除误匹配。其中,SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改,而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。
  • 含有真值的集(训练测试)
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    本数据集提供包含精确配准标准的遥感影像对,旨在支持研究人员进行有效的图像配准算法开发、评估及应用,适用于模型训练和性能验证。 此数据集仅用于个人研究目的,并且遥感图像是从网上下载的大图像。该数据集中包含700对遥感图像,按照6:2:2的比例划分成训练、验证和测试三个部分。 制作过程如下: 1. 将大图像裁剪为450×600的小块。 2. 随机选取小矩形,并给四个角点加上大约20像素的随机偏移,得到新的坐标位置。 3. 根据两组原始和新坐标的差异计算出透视变换矩阵H(Homography Matrix)。 4. 利用H将原图扭曲到另一幅图像上形成配对数据。 5. 最终分别保存为240×320大小的img_A与img_B,并且将这两张图片以及对应的两个方向上的转换矩阵(即Hba和Hab)以.npy格式文件的形式存储起来。 这些处理后的图像集可以被视作一个仿真的数据集合,其中mea约等于0.60而std大约为0.25。希望有兴趣的研究者们能够使用,并且如果觉得对大家有帮助的话也欢迎大家积极评论和点赞支持。
  • GF1WFV校正拼接_RMSE标误差下的批量_MATLAB实现
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    本研究探讨了基于RMSE标准误差的GF1WFV卫星遥感数据配准技术,并采用MATLAB实现了批量图像的自动精确配准和校正拼接。 【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:GF1WFV遥感数据配准_图像校正拼接_标准误差RMSE_批量配准图像_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行,可以联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • SVM.zip_SVM__高光谱
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    本资源包含支持向量机(SVM)在遥感图像分类中的应用实例,特别是针对高光谱数据集的分类研究。提供算法实现和实验结果分析。 SVM分类在高光谱遥感图像的分类和预测中有应用。