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遥感影像镶嵌中拼接缝的消除技术.pdf

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简介：
本文探讨了遥感影像在镶嵌过程中的拼接缝问题，并提出了一种有效的消除技术，以提高最终图像的质量和连续性。 本段落分析了现有遥感影像镶嵌过程中拼接缝消除方法的优缺点，并提出了一种新的强制改正技术来解决这一问题。通过大量实际图像进行试验验证后发现，所提出的这种方法在拼接缝消除方面表现出色，同时算法简便且易于实现，适用于处理彩色和黑白等多种类型的图像。

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  • 遥感影像镶嵌中拼接缝的消除技术.pdf
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    本文探讨了遥感影像在镶嵌过程中的拼接缝问题，并提出了一种有效的消除技术，以提高最终图像的质量和连续性。 本段落分析了现有遥感影像镶嵌过程中拼接缝消除方法的优缺点，并提出了一种新的强制改正技术来解决这一问题。通过大量实际图像进行试验验证后发现，所提出的这种方法在拼接缝消除方面表现出色，同时算法简便且易于实现，适用于处理彩色和黑白等多种类型的图像。
     
  • 无人机遥感影像镶嵌技术的研究综述.pdf
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    本文为《无人机遥感影像镶嵌技术的研究综述》撰写简介：文章全面回顾了近年来无人机遥感影像镶嵌领域的研究进展，分析了现有技术的优势与局限，并展望未来的发展方向。适合相关领域研究人员参考阅读。字数共计50字。 无人机影像镶嵌是低空遥感数据处理系统中的一个重要组成部分，其目标是将一系列的无人机拍摄的照片拼接成一幅具备地理坐标的完整图像。为了帮助该领域的研究人员全面了解当前的各种无人机影像镶嵌方法，本段落对现有的多种技术进行了总结和分析。多项式法、卡尔曼滤波法以及基于SfM点云匹配和传统空中三角测量的方法都依赖于地面控制点的使用，而对偶四元数POS辅助空中三角测量法则可以在不需要或仅需少量地面控制点的情况下完成影像镶嵌任务，在无人机影像处理领域展现出广阔的应用前景。
     
  • Python在遥感影像镶嵌中的应用
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    本文章探讨了Python编程语言在处理和分析遥感影像镶嵌任务中的应用。通过使用Python相关库及工具，可以高效地对多源卫星数据进行裁剪、拼接与校准等操作，生成高质量的连续图像，从而提高工作效率并支持科学研究。 基于Python和GDAL可以快速实现多幅遥感影像的镶嵌。
     
  • 高分辨率遥感影像阴影消除技术(2008年)
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    本研究聚焦于开发先进的算法和技术，用于处理和分析高分辨率遥感图像中的阴影问题。通过创新的方法去除或减少阴影干扰，提高图像解析精度及信息提取效率，为环境监测、城市规划等领域提供有力支持。 本段落提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法，基于对阴影属性的分析。首先将图像转换为HSI（色调、饱和度、亮度）空间，并利用阴影区域亮度低且饱和度高的特点，结合小区域处理与数学形态学方法来精确定位阴影区域。接着，在各独立的阴影区域内以及其邻近非阴影区域中分别进行匹配补偿操作，针对I、H和S分量图中的变化做出调整。最后将图像转换回RGB空间以完成去影过程。实验结果显示该算法能够在不改变原始影像非阴影部分信息的前提下有效去除阴影影响。
     
  • 遥感图像条带消除技术
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    遥感图像条带消除技术旨在解决卫星影像中因传感器或大气因素导致的亮度不均问题，通过先进的算法恢复图像原始清晰度，提升数据应用价值。 代码能够去除加性条带噪声和乘性条带噪声，并且还有全局条纹去除功能。该程序已经在环境星的HSI数据上进行了试验，证明是切实可行的。
     
  • Matlab影像镶嵌代码-图像拼接: Image Mosaicing
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    本项目提供了一套基于MATLAB的影像镶嵌解决方案，旨在实现高效的图像拼接。通过先进的算法优化，能够无缝地将多张图片融合成一张大尺寸全景图，适用于多种场景下的高质量图像处理需求。 这是“使用傅立叶移位定理的图像拼接”的MATLAB实现，作为我们EE338数字信号处理课程项目的一部分。使用的数据集包括从移动相机拍摄的图像以及来自互联网的一张图片。 代码结构如下： - src：包含所有必需的代码。 - 数据：包含输入数据。 - 报告：由Matlab生成的报告文件。 - 结果：最终输出结果 要使用此代码，只需运行main.m。项目团队成员包括库什霍尔·钱德拉·马哈詹和坎海亚·库马尔。
     
  • 利用Python-GDAL进行遥感影像镶嵌的脚本
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    这段简介可以这样写：“利用Python-GDAL进行遥感影像镶嵌的脚本”提供了一个自动化处理流程，用于高效地将多幅遥感图像拼接成一张完整的高分辨率影像。该脚本能够显著提升数据预处理效率，适用于地理信息系统、环境监测和城市规划等多个领域。 该系统支持多幅影像的镶嵌处理，并且可以在Windows和Linux系统上运行。其镶嵌效果优秀，与ARCGIS软件的效果基本一致。
     
  • 全国卫星遥感拼接影像图
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    《全国卫星遥感拼接影像图》是一套全面覆盖中国国土的高精度卫星影像集，为地理信息、城市规划等领域提供了详实的数据支持。 利用我国环境减灾卫星的数据制作了2008年全国卫星遥感影像镶嵌图。
     
  • 基于小波变换的遥感影像中薄云去除技术
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    本研究提出了一种利用小波变换处理和消除遥感图像中的薄云干扰的技术方法，提升图像清晰度与信息提取精度。 由于小波变换具备多分辨率分析能力和自适应性,它常被用作图像去噪的有效手段之一。本段落从遥感影像中的薄云噪声特征出发，采用两种方法对含有薄云的遥感影像进行去噪处理：首先，使用DB系列和SYM系列的小波基函数对包含薄云的遥感影像实施小波变换降噪，并通过对比发现db5小波母函数得到的最佳效果。其次，应用Bridge-Massart阈值模型进一步优化含薄云噪声的图像质量。实验结果表明，在初步处理的基础上再使用Bridge-Massart阈值方法去噪的效果更佳。基于此研究提出了一种新的利用小波技术去除遥感影像中薄云的方法，并且与传统的仅用小波变换法相比，该新方法在降噪效果上具有明显优势。