该研究证明了全色锐化算法在恢复全光谱和全空间分辨率AFM-IR数据集中的适用性。使用这些方法即可借助其他光谱成像技术很容易地实现复杂材料的化学成像，有可能更深入地研究纳米尺度的结构-性能关系。该文近期发表于npj Computational Materials5: 49 (2019)，英文标题与摘要如下，点击左下角“阅读原文”可以自由获取论文PD...
基于深度学习的多光谱与全色图像融合即全色图像锐化(Pansharpening)算法论文及代码整理 首先附上近期整理基于深度学习的图像融合算法的思维导图 基于深度学习的图像融合算法思维导图 本篇文章主要整理基于深度学习的多光谱与全色图像融合即色图像锐化(Pansharpening)算法论文及代码 图像融合专栏文章还有 1. 图像融合综述论文...
基于局部特征的多光谱与全色图像融合算法研究 为此,本文提出了一种基于局部相关性的遥感图像全色锐化算法。该算法首先对插值放大后的多光谱图像和原始全色图像分别作相同层数的NSCT分解。然后,在相应低频子带分别... 陶旭婷 - 西南交通大学 被引量: 0发表: 0年 基于全色锐化技术支持下的空间引力模型亚像元定位方...
1. 使用卷积神经网络的Pansharpening算法(PNN)。2. PanNet深度网络架构用于图像融合。3. 基于两流融合网络的遥感图像融合(TFNet)。4. SIPSA-Net用于卫星图像融合，集成移动对象对齐。5. 梯度投影网络用于Pansharpening。6. GTP-PNet，基于梯度变换先验的残差学习网络。7. PSGAN，使用生成对抗网络进行遥感...
此外,该技术能够以端到端的方式,通过借助卷积神经网络自动学习的优势,大幅提升全色锐化算法各个变量的性能,有利于处理更为复杂的遥感场景及空间质量更差的高光谱图像,极大地降低遥感图像传感器在制造过程、成像空间分辨率上的经济成本投入。 拥有知识产权情况: 序号 编号(专利、软著) 名称 1 CN111008936A 一种多光谱...
来自美国橡树岭国家实验室纳米材料科学中心的Olga S. Ovchinnikova教授,应用AFM-IR数据的耦合非负矩阵分解(CNMF)全色锐化(PS)算法,实现了高空间分辨率、高光谱化学成像数据的快速重建。该方法仅需要低空间分辨率光谱和有限数量的高空间分辨率单波数化学图,即可产生高空间分辨率的高光谱图像,可极大地减少数据采集时间。基...
说实话,米13的相机参数不算亮眼,但是主长广三摄齐全,这在同价位机型中是比较少有的。超广和长焦在光线良好的情况下,成像质量还是不错的。而且得益于相机界面有独立的2倍变焦按钮,2倍数码变焦的画质是经过算法优化的,高度可用。相机界面的两种拍照模式,徕卡生动类似于其他厂商的ai模式,成像偏真实生动。徕卡经典的...
遥感图像全色锐化是提取多光谱图像的光谱信息和全色图像的结构信息,将其融合成高分辨率多光谱遥感图像的过程。然而,高分辨率多光谱图像会存在光谱或结构信息的缺失问题。为了优化这一问题,该文提出一种基于多深度神经网络的遥感图像全色锐化算法,该算法有结构保护和光谱保护2个模块。结构保护模块使用滤波操作,提取全色图...
该研究证明了全色锐化算法在恢复全光谱和全空间分辨率AFM-IR数据集中的适用性。使用这些方法即可借助其他光谱成像技术很容易地实现复杂材料的化学成像，有可能更深入地研究纳米尺度的结构-性能关系。该文近期发表于 npj Computational Materials 5 : 49 (2019)，英文标题与摘要如下，点击左下角“ 阅读...