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崔屹著的《图象处理与分析—数学形态学方法及应用》(PDF格式)。

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简介：
崔屹先生编撰的《图象处理与分析—数学形态学方法及应用》一书，由科学出版社出版，并以PDF格式提供，极大地提升了学习的便利性。本书对于图像处理与分析的学习者而言，具有显著的辅助作用，尤其能够为那些希望深入了解形态学在图像处理与分析领域应用的人士提供宝贵的指导。

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  • 图像处理与分析——数学形态学方法及其应用（崔屹，PDF版）
    优质
    本书《图像处理与分析——数学形态学方法及其应用》由崔屹编写，以PDF格式提供。内容深入浅出地介绍了数学形态学在图像处理和分析中的原理、技术及实际应用案例，是相关领域研究者和技术人员的宝贵资源。 崔屹编著的《图象处理与分析—数学形态学方法及应用》由科学出版社出版，并提供PDF格式版本，非常方便使用。这本书对图像处理与分析的学习有很大帮助，尤其是对于想深入了解形态学在这一领域中的应用的学生来说更是如此。
     
  • 图像处理与分析——数学形态学方法及其应用（崔屹，PDF版）
    优质
    本书《图像处理与分析——数学形态学方法及其应用》由崔屹撰写，以PDF格式提供。内容深入浅出地介绍了数学形态学的基本理论、算法及在图像处理和分析中的广泛应用，为读者提供了丰富的实践案例和编程示例，适用于科研人员和技术爱好者。 崔屹编著的《图象处理与分析—数学形态学方法及应用》由科学出版社出版，以PDF格式提供，非常方便使用。这本书对图像处理与分析的学习有很大帮助，尤其是对于想深入了解形态学在该领域中应用的人来说更是如此。
     
  • RTCM数据格式的实时处理方法及其应用.pdf
    优质
    本文档探讨了RTCM数据格式的实时处理技术，并分析其在卫星导航系统中的具体应用，为提高定位精度提供了有效方案。 RTCM数据格式实时处理方法应用包括RTCM报文解析、RTCM差分数据解析以及RTCM数据解析。
     
  • 数学形态学方法及其应用（完整版电子书）
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    《数学形态学方法及其应用》是一本全面介绍数学形态学理论与实践的电子书籍，涵盖基础概念、算法及在图像处理和分析中的应用案例。适合科研人员和技术爱好者深入学习参考。 《图像处理与分析——数学形态学的方法及应用》由科学出版社出版，作者是崔屹。
     
  • 图像处理与分析的深度学习方法
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    本研究聚焦于深度学习技术在图像处理和分析中的应用，探讨算法优化、特征提取及识别分类等方面的新进展。 人工智能致力于将人类通常执行的智力任务自动化。机器学习使系统能够在无需显式编程的情况下从数据中自动改进。深度学习是机器学习的一个特定子领域，专注于通过连续层来获取越来越有意义的数据表示形式。虽然它最初在1950年代被调查，并于1980年代开始发展，但深度学习并不是真正的大脑模型，而是受到神经生物学研究的启发而构建的人工智能系统。 深度学习是人工神经网络的一种重塑版本，具有两层以上的“深入”结构。“深入”的含义并非指通过这种方法获得更深刻的理解，而是代表连续表示层次的想法。GPU（图形处理器）拥有数百个简单的内核和数千个并发硬件线程，可以最大化浮点运算的吞吐量。
     
  • 高光谱影像处理及应用特刊——中国图象图形学报.rar
    优质
    本资源为《中国图象图形学报》出版的“高光谱影像处理及应用”特刊，收录多篇关于高光谱图像分析与技术应用的研究论文。 高光谱图像处理与应用是遥感领域中的一个重要分支，它涉及多波段光谱信息的获取、分析和解释。这项技术通过使用成百上千个连续或近连续的窄波段来捕捉地物的独特光谱特性，提供比传统多光谱遥感能力更强的信息量。高光谱遥感在环境监测、资源勘探、农业评估以及灾害检测等多个领域都有广泛应用。 1. 高光谱图像获取：这些图像通常由专门设计的高光谱传感器通过航空或卫星进行捕捉。这些设备能够对地物发射和反射的光线进行分光，将宽波段分解为多个窄带，并形成包含多种波长信息的数据立方体。 2. 光谱特征分析：每种地面物体都有其独特的光谱曲线；通过对高光谱图像中每个像素的独特光谱特性进行分析，可以识别出不同的地物类型。这种分析包括计算各种光谱指数（如NDVI和NDWI）、寻找与已知样本的匹配以及应用主成分分析等技术。 3. 图像预处理：为了提高图像质量，必须对高光谱数据中存在的噪声、条纹和其他问题进行修正。常见的预处理步骤有辐射校正、几何校正、去噪及大气校正等。 4. 谱间关系：通过研究像素间的复杂光谱关联性可以改善分类效果，例如利用局部自相关矩阵(GLCM)分析和独立成分分析(ICA)技术。 5. 分类与目标检测：在高光谱图像处理中广泛应用了机器学习及深度学习算法。这些方法包括支持向量机、随机森林以及卷积神经网络等模型来识别并分割图像中的不同地物。 6. 高光谱数据融合：为了结合不同遥感手段的优点，可以将高光谱影像与其他类型的成像（如多光谱或全色图）进行整合以提升空间分辨率或者增强某些特定目标的辨识度。 7. 应用案例：该技术在农业中可用于监测作物生长状况和病虫害情况；于环境监控方面能够检测水质污染源；地质勘探领域内可探测矿物资源分布；城市规划时则有助于识别建筑类型及道路布局等信息。 8. 综述文章：“高光谱图像处理与应用专刊--中国图象图形学报”可能包含该领域的最新进展、方法介绍和具体案例，为深入了解这一技术提供了重要的参考价值。 总而言之，通过深入挖掘丰富的光谱数据，高光谱遥感成为理解地球表面复杂现象的新途径。随着不断发展的技术和算法的应用，这种图像处理方式在众多领域正发挥着越来越关键的作用。
     
  • 信号去噪_多尺度形态学_数学形态_matlab_自适应处理
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    本项目探讨了利用Matlab平台实现基于多尺度形态学的信号去噪技术，并研究其在自适应信号处理中的应用。 基于自适应多尺度数学形态学的信号去噪方法可以直接应用于程序运行。
     
  • 《遥感应用分析的原理与方法》——赵英时著，科学出版社
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    《遥感应用分析的原理与方法》由著名遥感学家赵英时先生撰写，全面介绍了遥感技术的基本理论、数据处理和应用实践，是该领域的权威参考书。出版于科学出版社。 《遥感应用分析原理与方法》是由科学出版社出版的经典著作，作者是赵英时。这本书在遥感领域具有很高的权威性和参考价值。
     
  • 数字图像处理中的形态学实验
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    本实验探讨了数字图像处理中形态学操作的应用与实践，通过膨胀、腐蚀等技术手段对图像进行分析和优化。 数字图像处理——形态学实验
     
  • Halcon_.blob分析_缺陷检测_图像分割_形态学处理_特征提取.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了利用HALCON软件进行Blob分析、缺陷检测及图像分割的方法，并探讨了形态学处理与特征提取技术的应用。 Halcon在缺陷检测中的步骤与方法：介绍Halcon中常用的图像分割方法及算法，并根据灰度进行区域提取；讲解Halcon的形态学处理技术；阐述特征提取方式，包括基于形状、灰度和位置特性的提取与判断。