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MATLAB偏振度代码与SAR数据的时间聚类。

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简介:
MATLAB佛度(FP)和紧凑(CP)极化合成孔径雷达(SAR)数据的散射型参数提取以及一种新的聚类方法,其信息通常通过参数化进行操作。该代码针对FP和CP数据执行无监督聚类,其中“和”和“是”代表FP和CP数据的目标特征参数,具体数值为“”。这里,“和”和“是”分别对应于T3矩阵的对角元素。此外,“SC”和“OC”被定义为“和”,而“和”则代表CPSAR数据的斯托克斯元素。 “和”则表示3D和2DBarakat偏振度。聚类图的阴影区域标示出不可行的区域。为了更深入地了解相关信息,请参考本文档。该代码是一个基于MATLAB的实现,运行它需要FP相干矩阵元素(T3)以及CP协方差矩阵元素(C2)。如果这些矩阵元素已经存在于父文件夹中,则可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”脚本来计算聚类图像。若“和”与“是”已存在于父文件夹中,则应使用“unsupervised_clustering_CP.py”脚本进行相应的聚类计算。请务必将NBT3矩阵元素及C2矩阵元素以PolSARpro格式导出,并且T3或C2目录应包含由PolSARpro生成的“config.txt”。

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  • Matlab - SAR(Temporal-clustering-of-SAR-data)
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    本项目提供基于MATLAB的SAR(合成孔径雷达)数据时间序列分析工具,具体实现偏振度计算及时间聚类算法。通过这些技术,用户可以深入理解不同时间段内地表变化情况。 该代码用于从极化SAR数据(完整FP格式与紧凑CP格式)中提取散射类型参数,并应用一种新的聚类方案进行无监督分类。 在处理过程中,对于FP和CP的数据集分别采用不同的目标特征参数。具体而言,这些参数被定义为T3矩阵的对角元素: - SC 和 OC 定义如下:\[SC = \sqrt{(\alpha + 2\beta) / (1 - \gamma)}\] 和 \[OC = (\delta + 2\varepsilon) / (1 - \zeta)\] 其中,\(\alpha, \beta, \gamma\) 及其他参数代表T3矩阵的对角元素。对于CP SAR数据集中的斯托克斯元素除外。 此外,代码中还涉及了Barakat偏振度(3D和2D)的概念: - 3D Barakat偏振度:\[P_1 = \sqrt{\frac{1}{6}(S_{xx}^2 + S_{yy}^2 + S_{zz}^2 - (S_{xy}^2 + S_{xz}^2 + S_{yz}^2))}\] - 2D Barakat偏振度:\[P_0 = \sqrt{\frac{1}{3}(S_{xx} + S_{yy}) / 2 - (\sigma_x^2 + \sigma_y^2) / (4\mu)}\] 聚类图中的阴影区域代表不可行的参数空间。 为了运行此代码,用户需要FP数据集的相干矩阵元素(T3)和CP数据集中协方差矩阵元素(C2)。如果这些文件已经存在于父目录下,则可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”或“unsupervised_clustering_CP.py”脚本计算聚类图像。NBT3与C2矩阵的元素除非以PolSARpro格式导出,其对应的T3或者C2目录必须包含由PolSARpro生成的配置文件(config.txt)。
  • DTWMatlab-STF_DTW:用于震源DTW
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    本项目提供了一套基于Matlab的动态时间规整(DTW)算法代码,专门针对地震学中的震源时间函数(STF)进行相似性分析和聚类研究。 DTWMatlab代码STF_DTW用于震源时间函数的DTW聚类。这些代码旨在复制J.Yin、Z.Li和MADenolle提交给AGUAdvances的手稿“震源时间函数聚类揭示地震动力学模式”中的结果和数字。预印本可以获取以供参考。 为了再现结果,可以直接在Matlab中运行Main_run_SCARDEC.m和Main_run_Simulation.m脚本。参数设置及详细信息可以在两个脚本的注释中找到。
  • .zip_合成_图像__
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    本资料包涵盖偏振技术的核心内容,包括偏振合成、偏振图像处理及偏振度与偏振强度分析,适用于科研与教学。 可以实现偏振图像合成以获得强度图像、偏振度图像等。
  • MATLAB
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    本段代码采用MATLAB语言实现基于密度的聚类算法,适用于发现任意形状的数据簇。无需事先指定聚类数量,有效处理噪声和异常值。 基于MATLAB的密度聚类程序DBSCAN.m运行正确。
  • DOP_ZIP_Polarization___计算_图像获取
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    本项目专注于开发用于计算和分析图像中偏振信息的软件工具,特别关注于偏振度的测量与展示。通过先进的算法处理,实现从图像数据中提取有价值的偏振特性,为科学研究提供精确的数据支持。 根据采集到的偏振图像,利用计算机编程计算偏振度。
  • MATLAB Kinect-CVPR 2019: RGB立体匹配
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    本项目为CVPR 2019论文配套资源,提供基于MATLAB和Kinect设备的偏振深度及RGB立体匹配代码,适用于计算机视觉研究者。 这个存储库是论文的实现内容。 它包含两个主要部分: 1. 使用图形模型从偏振图像校正法线。 2. 通过论文第六节中描述的方法使用线性方程估计最终深度值。 这两部分内容构成了一条流水线,但它们可以独立运行。例如,如果您有来自其他来源(如Kinect或多视图)的粗略深度图,您仍然可以通过该管道进行操作代码处理。或者如果有一个不是通过我们的“法线校正”获得的校正法线贴图,则可以直接跳至“深度估计”,但可能需要调整相关参数。 请查阅数据文件夹以获取更多信息。 如果您有任何疑问,请随时联系我。 正常校正是在Python 2.7环境下使用OpenGM库实现的,它需要一个粗略深度图(理论上可以是任何与偏振图像对齐的深度图。在我们的论文中,该粗略深度来自于立体重建)和偏振图像作为输入,并输出根据偏振信息进行法线校正的结果及估计出的镜面反射掩模。 对于深度估计部分,在Matlab环境下实现。 它需要一个经过修正后的表面法线(可以是任何类型的“引导”表面法线)、先前步骤中得到的镜面反射蒙版、偏振图像、光源和相机矩阵作为输入,最终输出物体的反照率及深度信息。
  • 在图像融合中应用_qzw3.zip_softlyiu9_融合
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    本研究探讨了偏振度和偏振强度在图像融合技术中的作用,通过分析不同场景下的实验数据,验证其在提升图像质量、增强细节显示方面的有效性。 实现偏振图像的偏振度和偏振相角的融合,并将融合后的结果与强度图像进行进一步融合,然后比较梯度等信息。
  • MATLAB开发生成模拟光GUI
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一款用户友好的图形界面(GUI)程序,专注于生成和模拟各种条件下的光偏振现象。通过直观的操作方式,用户能够深入探索并理解复杂的光学原理及其应用。 这段代码使用GUIDE创建了一个交互式窗口,用于可视化光的偏振。生成的图可以展示圆形、椭圆型和线性极化。用户可以通过输入两个相互作用光波的相位来查看不同类型的偏振状态。
  • MATLAB-Polarization-Controller: Sean Bommer控制器项目全部最终文件...
    优质
    这是一个由Sean Bommer开发的MATLAB项目,专注于使用偏振度控制技术。该项目包含了所有最终的代码和文档,适用于光学工程、物理研究等领域。 MATLAB佛度的代码偏振控制器单元SeanBommer完成的偏振控制器项目的所有最终文件存储在相应的存储库中。该偏振控制器单元(PCU)是一种模块化的激光切割设备,能够旋转两个1英寸偏振波片。它使用Arduino Nano和两个DRV8834步进电机驱动器运行,并控制两台28BYJ-485V步进电机。PCU的结构由3毫米亚克力板以及M3螺栓和螺母构成。 该设备可以通过Arduino Nano的5V线路供电,因此整个系统可以从计算机USB端口获取电力。操作系统代码包含在存储库中的Arduino IDE文件中,并提供两个版本:“位置”版本将起始位置(打开时的位置)设置为0度,然后根据相对于这个初始位置的目标方向来旋转波片;“距离”版本则读取输入的度数作为设备应该旋转的距离值。
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    数据集的密度聚类是指通过分析数据点分布的密集程度来进行分组的一种算法方法。它能够识别出任意形状的数据簇,并有效处理噪声和异常值。 常用的密度聚类数据集可以用来测试简单的算法。