Информация о качестве восстановления качества данных дистанционного зондирования
Цена: 3 005руб. (¥142.2)
Артикул: 588135700293
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:当当网官方旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥29.9632руб.
¥27.1573руб.
¥94.11 989руб.
¥29.9632руб.
Выбор редактора
Данные дистанционного зондирования, обработка данных
Оглавление
Оглавление
Глава 1 Обзор
1.1 Исследуйте фон и смысл
1.2 Контент исследования 4
Глава 2 Метод переработки изображения дистанционного зондирования и прогресс его ** 7
2.1 Модель 7 шума и расплывчатого дегенерации 7
2.1.1 Модель шума удаленного зондирования изображений 8 8
2 1.2 Действительная модель удаленного зондирования изображения 10
2.2 Статус исследования восстановления изображений 11
2.2.1 Окно движения полей в пространстве 11
2.2.2. Метод восстановления изображения домена 13 13
2.2.3 Метод восстановления на основе частичных уравнений микроализации 18
2.2.4 Метод воспроизведения на основе изменения 22
2.2.5 Метод восстановления на основе машинного обучения 26
2.3 Метод восстановления слепого изображения 30
2.3.1 Метод восстановления слепых на основе карты 31
2.3.2 Метод переработки крови на основе краевой на основе 32
2.3.3 Изменить байесовский метод Fuyuan 33
2.4 Метод численного решения изменения разделения регуляризации модели 35
2.4.1 Многочисленное метод решения линейной задачи 35
2.4.2 Числора нелинейных задач 38
2.5 Эта глава суммирует 42
Глава 3 Метод удаления революция дистанционного зондирования импульс 49
3.1 Импульсный шум и его характеристики распределения 49
3.1.1 Импульс фиксированного значения.
3.1.2 Импульсное шум случайного значения 50
3.2 Классический метод удаления шума импульса 50
3.2.1 Традиционная масляная краска среднего значения 50
3.2.2 Взвешенное масло среднего значения 51
3.2.3 Переключить среднее значение масляной краски 52
3 Установить 4 метода обнаружения шума 52
3.3 Сохраняйте среднее значение фильтрации подробной информации 54
3.4 Экспериментальные результаты и анализ 56
3.5 Сводка этой главы 60
Глава 4 Удаление удаления удаления удаления удаления удаления 62
4.1 Анализ причины и характеристик шума 62
4.1.1 Причины шума 62
4.1.2 Анализ характеристик шума 63
4.2 Классический метод удаления шума полоса 66
4.2.1 Классификация методов обработки с шумом 66
4.2.2 Статистика, рассчитанная по статистическому расчету космической области 68
4.2.3. Метод удаления шума в доменной частоте.
4.3 Снятие дифференциального шума барьеры под рамкой 75
4.3.1 Метод удаления удаления шума пост -производительности пост -** Вероятность отсрочки 75
4.3.2 Метод удаления удаления шума барьеры на коэффициенте коррекции 77
4.3.3 Метод удаления на основе одного различия 79
4.3.4 Метод удаления на основе уплаты разреженного распределения 80
4.3.5 Находящаяся на основе направления метод удаления удаления 83
4.4 Экспериментальные результаты и анализ 86
4.4.1 Сравнительный анализ моделирования 86
4.4.2 Сравнительный анализ реального эксперимента 89
4.4.3 Эксперимент по удалению шума ландшафтной полосы 95
4.5 Эта глава суммирует 97
Глава 5 Метод удаления спектра сенсорного изображения.
5.1 Анализ шумоподобного изображения с высоким спектром.
5.2 Метод изменения метода удаления спектрального шума домена 104
5.2.1 Спектральные десантности основной структуры преобразования компонентов 104
5.2.
5.2.3 Do Vivner Level Law 107
5.3 Союз пустого союза спектра является de -no -noise, 110
5.3.1 Пространство. Спектр комбинировал полную модель варианта 111
5.3.2 Многоканальная нелокальная полная модель 115
5.3.3 Спектр распределенная редкая первая тестовая модель 118
5.3.4 Метод шума с высоким спектром на основе низкого уровня разложения 124
5.4 Экспериментальные результаты и анализ 126
5.4.1 Эксперимент по моделированию 127
5.4.2 Настоящий эксперимент 134
5.5 Эта глава суммирует 139
Глава 6 Снятие звука Удалить метод дистанционного зондирования 142
6.1.
6.2 Просмотр метода фильтра времени 143
6.2.1 Метод замены интерполяции 144
6.2.2 Метод фильтрации свертки 146
6.2.3 Ян Крыс Фильтр Ферри Франция 147
6.2.4 Кривая подходит законно 149
6.2.5 Метод восстановления отношений времени и времени -время 154
6.2.6 Другие методы 155
6.3 Методы анализа гармонии современных прав. 155
6.3.1 Основной принцип метода 156
6.3.2 MWHA Метод четырехэтапный процесс 157
6.3.3 Эксперимент и анализ 160
6.4 Время -последовательный шумовой характеристики Метод фильтра 167
6.4.1 Основной принцип метода 167
6.4.2 Эксперимент по удалению шума 169
6.5 Эта глава суммирует 172
Глава 7 Ингибирование активных пятен различных богатых САР изображение 175
7.1 Механизм формирования активных пятен и статистические характеристики 175
7.1.1 Механизм формирования активных пятен 175
7.1.2 Статистические характеристики SAR с одной поляризацией 176
7.2 Одно -поляризованный SAR Image DE -Noise Method Review 179
7.2.1 Алгоритм локального оконного фильтра 179
7.2.2 Метод смены домена 182
7.2.3 Алгоритм, основанный на уравнениях по дифференциалам частичности 183
7.2.4 Алгоритм изменения шума 184
7.2.5 Алгоритм 185 на основе расчета блока
7.2.6 Алгоритм на основе машинного обучения и интеллектуальной оптимизации 187
7.2.7 Другие алгоритмы 188
7.2.8 Оценка эффекта шума SAR 188
7.3 Метод удаления одной поляризации SAR.
7.3.1 Classic Team R Weekly Change Algorithm 191 Algorithm 191
7.3.2 Алгоритм не -локальной регуляризации SAR Алгоритм шума 192
7.4 Эксперимент и анализ 195
7.4.1 Эксперимент по моделированию 195
7.4.2 Настоящий эксперимент 199
7.5 Эта глава суммирует 202
Глава 8 Fursence SAR Изображение Активирование пятен шума 206
8.1 Polsar Статистические характеристики и принцип шума для удаления шума 206
8.1.1 Статистические характеристики.
8.1.2 Polsar Noise Principle 208
8.2 Просмотр метода фильтрации изображений Polsar.
8.2.1 Алгоритм локального оконного фильтра 209
8.2.2 Алгоритм на основе нелокального среднего 210
8.2.3 Частичное небольшое разделение Алгоритма шума 211
8.2.4 Алгоритм изменения шума 212
8.2.5 DE -NOISE ALGORITHM на основе машинного обучения и интеллектуальной оптимизации 213
8.2.6 Оценка эффекта шума Polsar 213
8.3 Polsarad Filter 215 с адаптивной итерационной итерационной итерацией
8.3.1 Основная модель Polsarad 215
8.3.2 Polsarad Model 216
8.4 Эксперимент и анализ 224
8.4.1 Эксперимент по моделированию 224
8.4.2 Настоящий эксперимент 225
8.5 Эта глава суммирует 231
Глава 9 Фан -адаптивный метод восстановления изображения 234
9.1 Структура восстановления регуляризации и модель 234
9.2 Модели Адаптивное метод восстановления изображения 236
9.2.1 Камбоджийский элемент 236 с согласованностью адаптивных данных модели
9.2.2 Ретализация адаптации числового числа 240
9.2.3 Оптимизация модели 241
9.3 Экспериментальные результаты и анализ 242
9.3.1 Проверка преимущества адаптивных данных. Последовательные данные 242
9.3.2 Проверка модели адаптивного приоритетного модели 243
9.3.3 Проверка комбинированной структуры 246
9.4 Эта глава суммирует 248
Глава 10 Метод слепой реабилитации слепой извлечения и хостинга Редактировать 250
10.1 Введение 250
10.2 Обычно используемая оценка нечеткой функции и метод слепой восстановления 252
10.2.1 Метод оценки смутной функции 252
10.2.2 слепое изображение изображения на основе выбора выбора Jiaopu 253
10.3 Изображение дистанционного зондирования комбинированного края лезвия и чередование французского поколения слепо воссоединилось 255
10.3.1 Общая структура восстановления и решение 256
10.3.2 PSF Начальная оценка 258 на основе края края лезвия
10.3.3.
10.4 Экспериментальные результаты и анализ 262
10.4.1 Выбор параметров, инициализация и завершение 263
10.4.2 Эксперимент и анализ моделирования 263
10.4.3 Эксперимент и анализ изображения реального дистанционного зондирования 272 272
10.5 Эта глава суммирует 275
Глава 1 Обзор
1.1 Исследуйте фон и смысл
1.2 Контент исследования 4
Глава 2 Метод переработки изображения дистанционного зондирования и прогресс его ** 7
2.1 Модель 7 шума и расплывчатого дегенерации 7
2.1.1 Модель шума удаленного зондирования изображений 8 8
2 1.2 Действительная модель удаленного зондирования изображения 10
2.2 Статус исследования восстановления изображений 11
2.2.1 Окно движения полей в пространстве 11
2.2.2. Метод восстановления изображения домена 13 13
2.2.3 Метод восстановления на основе частичных уравнений микроализации 18
2.2.4 Метод воспроизведения на основе изменения 22
2.2.5 Метод восстановления на основе машинного обучения 26
2.3 Метод восстановления слепого изображения 30
2.3.1 Метод восстановления слепых на основе карты 31
2.3.2 Метод переработки крови на основе краевой на основе 32
2.3.3 Изменить байесовский метод Fuyuan 33
2.4 Метод численного решения изменения разделения регуляризации модели 35
2.4.1 Многочисленное метод решения линейной задачи 35
2.4.2 Числора нелинейных задач 38
2.5 Эта глава суммирует 42
Глава 3 Метод удаления революция дистанционного зондирования импульс 49
3.1 Импульсный шум и его характеристики распределения 49
3.1.1 Импульс фиксированного значения.
3.1.2 Импульсное шум случайного значения 50
3.2 Классический метод удаления шума импульса 50
3.2.1 Традиционная масляная краска среднего значения 50
3.2.2 Взвешенное масло среднего значения 51
3.2.3 Переключить среднее значение масляной краски 52
3 Установить 4 метода обнаружения шума 52
3.3 Сохраняйте среднее значение фильтрации подробной информации 54
3.4 Экспериментальные результаты и анализ 56
3.5 Сводка этой главы 60
Глава 4 Удаление удаления удаления удаления удаления удаления 62
4.1 Анализ причины и характеристик шума 62
4.1.1 Причины шума 62
4.1.2 Анализ характеристик шума 63
4.2 Классический метод удаления шума полоса 66
4.2.1 Классификация методов обработки с шумом 66
4.2.2 Статистика, рассчитанная по статистическому расчету космической области 68
4.2.3. Метод удаления шума в доменной частоте.
4.3 Снятие дифференциального шума барьеры под рамкой 75
4.3.1 Метод удаления удаления шума пост -производительности пост -** Вероятность отсрочки 75
4.3.2 Метод удаления удаления шума барьеры на коэффициенте коррекции 77
4.3.3 Метод удаления на основе одного различия 79
4.3.4 Метод удаления на основе уплаты разреженного распределения 80
4.3.5 Находящаяся на основе направления метод удаления удаления 83
4.4 Экспериментальные результаты и анализ 86
4.4.1 Сравнительный анализ моделирования 86
4.4.2 Сравнительный анализ реального эксперимента 89
4.4.3 Эксперимент по удалению шума ландшафтной полосы 95
4.5 Эта глава суммирует 97
Глава 5 Метод удаления спектра сенсорного изображения.
5.1 Анализ шумоподобного изображения с высоким спектром.
5.2 Метод изменения метода удаления спектрального шума домена 104
5.2.1 Спектральные десантности основной структуры преобразования компонентов 104
5.2.
5.2.3 Do Vivner Level Law 107
5.3 Союз пустого союза спектра является de -no -noise, 110
5.3.1 Пространство. Спектр комбинировал полную модель варианта 111
5.3.2 Многоканальная нелокальная полная модель 115
5.3.3 Спектр распределенная редкая первая тестовая модель 118
5.3.4 Метод шума с высоким спектром на основе низкого уровня разложения 124
5.4 Экспериментальные результаты и анализ 126
5.4.1 Эксперимент по моделированию 127
5.4.2 Настоящий эксперимент 134
5.5 Эта глава суммирует 139
Глава 6 Снятие звука Удалить метод дистанционного зондирования 142
6.1.
6.2 Просмотр метода фильтра времени 143
6.2.1 Метод замены интерполяции 144
6.2.2 Метод фильтрации свертки 146
6.2.3 Ян Крыс Фильтр Ферри Франция 147
6.2.4 Кривая подходит законно 149
6.2.5 Метод восстановления отношений времени и времени -время 154
6.2.6 Другие методы 155
6.3 Методы анализа гармонии современных прав. 155
6.3.1 Основной принцип метода 156
6.3.2 MWHA Метод четырехэтапный процесс 157
6.3.3 Эксперимент и анализ 160
6.4 Время -последовательный шумовой характеристики Метод фильтра 167
6.4.1 Основной принцип метода 167
6.4.2 Эксперимент по удалению шума 169
6.5 Эта глава суммирует 172
Глава 7 Ингибирование активных пятен различных богатых САР изображение 175
7.1 Механизм формирования активных пятен и статистические характеристики 175
7.1.1 Механизм формирования активных пятен 175
7.1.2 Статистические характеристики SAR с одной поляризацией 176
7.2 Одно -поляризованный SAR Image DE -Noise Method Review 179
7.2.1 Алгоритм локального оконного фильтра 179
7.2.2 Метод смены домена 182
7.2.3 Алгоритм, основанный на уравнениях по дифференциалам частичности 183
7.2.4 Алгоритм изменения шума 184
7.2.5 Алгоритм 185 на основе расчета блока
7.2.6 Алгоритм на основе машинного обучения и интеллектуальной оптимизации 187
7.2.7 Другие алгоритмы 188
7.2.8 Оценка эффекта шума SAR 188
7.3 Метод удаления одной поляризации SAR.
7.3.1 Classic Team R Weekly Change Algorithm 191 Algorithm 191
7.3.2 Алгоритм не -локальной регуляризации SAR Алгоритм шума 192
7.4 Эксперимент и анализ 195
7.4.1 Эксперимент по моделированию 195
7.4.2 Настоящий эксперимент 199
7.5 Эта глава суммирует 202
Глава 8 Fursence SAR Изображение Активирование пятен шума 206
8.1 Polsar Статистические характеристики и принцип шума для удаления шума 206
8.1.1 Статистические характеристики.
8.1.2 Polsar Noise Principle 208
8.2 Просмотр метода фильтрации изображений Polsar.
8.2.1 Алгоритм локального оконного фильтра 209
8.2.2 Алгоритм на основе нелокального среднего 210
8.2.3 Частичное небольшое разделение Алгоритма шума 211
8.2.4 Алгоритм изменения шума 212
8.2.5 DE -NOISE ALGORITHM на основе машинного обучения и интеллектуальной оптимизации 213
8.2.6 Оценка эффекта шума Polsar 213
8.3 Polsarad Filter 215 с адаптивной итерационной итерационной итерацией
8.3.1 Основная модель Polsarad 215
8.3.2 Polsarad Model 216
8.4 Эксперимент и анализ 224
8.4.1 Эксперимент по моделированию 224
8.4.2 Настоящий эксперимент 225
8.5 Эта глава суммирует 231
Глава 9 Фан -адаптивный метод восстановления изображения 234
9.1 Структура восстановления регуляризации и модель 234
9.2 Модели Адаптивное метод восстановления изображения 236
9.2.1 Камбоджийский элемент 236 с согласованностью адаптивных данных модели
9.2.2 Ретализация адаптации числового числа 240
9.2.3 Оптимизация модели 241
9.3 Экспериментальные результаты и анализ 242
9.3.1 Проверка преимущества адаптивных данных. Последовательные данные 242
9.3.2 Проверка модели адаптивного приоритетного модели 243
9.3.3 Проверка комбинированной структуры 246
9.4 Эта глава суммирует 248
Глава 10 Метод слепой реабилитации слепой извлечения и хостинга Редактировать 250
10.1 Введение 250
10.2 Обычно используемая оценка нечеткой функции и метод слепой восстановления 252
10.2.1 Метод оценки смутной функции 252
10.2.2 слепое изображение изображения на основе выбора выбора Jiaopu 253
10.3 Изображение дистанционного зондирования комбинированного края лезвия и чередование французского поколения слепо воссоединилось 255
10.3.1 Общая структура восстановления и решение 256
10.3.2 PSF Начальная оценка 258 на основе края края лезвия
10.3.3.
10.4 Экспериментальные результаты и анализ 262
10.4.1 Выбор параметров, инициализация и завершение 263
10.4.2 Эксперимент и анализ моделирования 263
10.4.3 Эксперимент и анализ изображения реального дистанционного зондирования 272 272
10.5 Эта глава суммирует 275
Введение
Шум и нечеткие, - это два общих радиационных подзадачи в сфере дистанционного зондирования. ПолемС точки зрения удаления шума, различные типы шума в данных дистанционного зондирования являются более полными и систематически обсуждают его из аспектов гауссового шума, импульсного шума, шума полосы, синхронизированных пятен, шума спектрального шума, шума и т. Д. Изменение разделения E, дискуссии сосредоточено на рамках и создают метод восстановления регуляризации для метода адаптивного и адаптивного восстановления модели.