一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法

小波分析是一种介于傅里叶分析和δ分析之间的，以具有一定时间和频率分辨率的基函数来进行的信号分析方法，是信号处理及数学界人士通过长期努力所得到的全新的目标，这种全新的分析方法在工程实践上已经取得了巨大进展。目前，以小波分析为工具的图像处理方法越来越丰富，也取得了良好的效果，本文介绍了一种基于多分辨率分析的小波变换图像融合算法，该算法使高空分辨率的全色遥感图像与彩色多光谱图像的融合达到了近乎完美的效果。     

SDF方法在目标图像处理中的应用

利用综合函数判断法（ＳＤＦ）对目标图像进行识别，能有效识别真目标的各种畸变图像及受过训练的假目标图像如干扰和背景等，并提出ＳＤＦ实时光学识别图像的可能。     

多光谱图像无失真压缩的方法研究

在研究无失真压缩理论和多光谱图像特性的基础上,提出了一种新的基于波段排序的谱空间预测算法(BRSS:Band Reordering Spectral and Spatial),结合Huffman编码完成了对多光谱图像的无失真压缩,和其它几种预测方法相比,BRSS有显著的优越性.     

应用离屏DC实现窗口无闪烁图像显示技术

基于Microsoft Windows应用程序，当窗口内容不断刷新时总是会产生闪烁现象。特别针对立体图像对窗口显示，要求在屏幕回扫周期内完成窗口图像的切换刷新，必须避免闪烁现象的发生。通过分析Microsoft Windows设备描述表（DC）和WM＿PAINT消息机制，介绍了一种应用离屏DC实现窗口无闪烁图像显示的技术，并给出了基于MFC的实现类。     

超高分辨率遥感图像显示系统的设计与工程实现

本文从工程的角度出发,详细介绍了一种5000×4000超高分辨率显示系统的设计与集成以及图像的快速滚动、漫游、凝视功能软件的开发和系统的工程实现。     

斯波特图像公司十年成绩显著

斯波特图像公司十年成绩显著文恩斯波特图像公司在过去的１０年中已发展成了一个独一无二的地理信息系统销售商，主要经销斯波特卫星所获取的图像，业务遍及全球，８５％的收入来源于出口。在１９８６～１９９５年的１０年中，斯波特图像公司总收入达１５亿法郎，其中近７...     

基于多尺度 3D-2D卷积神经网络的高光谱图像分类

设计提出了 1种针对高光谱图像分类任务的 3D-MSCNN模型。在 PCA降维的基础上,利用 3D空谱特征提 取网络和 2D多尺度特征提取网络实现高光谱图像特征提取,充分发挥高光谱图像空谱信息价值,增强对不同尺度 地表覆盖的表达能力。最后,利用 Softmax分类损失函数实现高光谱图像分类任务。实验结果表明,本文算法在 In. dian Pines和 Pavia University数据集上都取得了较好的分类效果。与 CD-CNN、3D-CNN、SS-Net和 HybirdSN等方法相 比,本文算法能够有效提升总体精度、平均精度和 Kappa系数等客观评价指标。     

基于 Stacking集成学习的飞行模拟器设备故障预判

为精准研判飞行模拟器故障问题,提升飞行模拟器故障应急处理能力,提出了 1种基于 Stacking集成学习的设备故障预判方法。首先,针对设备故障数据具有高维度和时序性的特点,采用正态分布法,对采集的原始故障数据进行缺失值和异常值处理,获取归一化数据,并基于核主成分分析法,提取数据的特征并降低数据维度;然后,构建以 CNN、RF、BP神经网络为基分类器,XGBoost为元分类器的 Stacking集成学习模型,采用交叉验证训练策略,对设备的故障类型作出预判;最后,构架典型案例。仿真结果表明,所提方法可正确有效地识别设备的多种故障状态。