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Mean-Shift-Segmentation-Method
- Mean Shift算法的基本原理,着重研究了Mean Shift的迭代过程和收敛性以及特征空间的结构。通过Mean Shift结构分析,本章提出了一种快速区域合并算法并将其应用于改进的Mean Shift图像分割算法。-The basic principle of the Mean Shift algorithm, focusing on the Mean Shift iteration process and convergence and the structure of the feat
Active-Contour-Models-
- 传统Snake 模型存在的缺点是, 其初始轮廓必须靠近图像中感兴趣目标的真实边缘,否则会得到错误结 果,且由于Snake 模型的非凸性,结果不能进入感兴趣目标的深凹部分,很容易陷入局部极小点. 由此该文提出一 种基于力场分析的主动轮廓模型,详细分析了基于欧氏距离变换的距离势能力场分布,归纳出感兴趣目标上真轮 廓点与假轮廓点的判别标准. 建立了由曲线能量到最终结果的有效方法,避免了Snake 陷入局部极小点. 实验结果 表明,该模型具有较大的捕获区域,能够进入感兴趣目标的深凹部分
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- 本文主要介绍了常用的遥感图像算法,然后从数学角度分析融合图像产生光谱失真的原因,并探讨融合图像在空间分辨率增强与光谱信息保持二者之间的关系,最后针对多光谱图像的成像特性,分别提出了基于区域特性的多光谱与全色图像的融合算法及SAR与全色图像的融合算法,并且介绍了基于区域特性的遥感图像融合最新动态及其发展趋势。-This paper describes the algorithm used for remote sensing image, and then fused image from a m