本文主要研究内容
作者李轲（2019）在《景观遥感图像的退化趋势特征提取仿真分析》一文中研究指出：现有的景观遥感图像的退化趋势特征提取方法不能满足用户对景观遥感图像退化趋势特征提取准确率、漏检率等方面的需求,提出一种基于灰度共生矩阵的景观遥感图像退化趋势特征提取方法,为准确提取景观遥感图像退化趋势特征,首先利用小波包噪声去除方法滤除景观遥感图像中存在的噪声,然后对去噪后的平滑图像进行图像融合,增强图像清晰度,利用灰度公式矩阵计算融合后图像的熵、对比度等纹理特征,分析其在特征退化过程中的演变情况,完成遥感图像退化趋势特征提取。实验结果表明,所提方法能够在满足用户对特征提取准确率、漏检率等方面需求的情况下实现对景观遥感图像退化趋势特征的提取,且用时很短。
Abstract
xian you de jing guan yao gan tu xiang de tui hua qu shi te zheng di qu fang fa bu neng man zu yong hu dui jing guan yao gan tu xiang tui hua qu shi te zheng di qu zhun que lv 、lou jian lv deng fang mian de xu qiu ,di chu yi chong ji yu hui du gong sheng ju zhen de jing guan yao gan tu xiang tui hua qu shi te zheng di qu fang fa ,wei zhun que di qu jing guan yao gan tu xiang tui hua qu shi te zheng ,shou xian li yong xiao bo bao zao sheng qu chu fang fa lv chu jing guan yao gan tu xiang zhong cun zai de zao sheng ,ran hou dui qu zao hou de ping hua tu xiang jin hang tu xiang rong ge ,zeng jiang tu xiang qing xi du ,li yong hui du gong shi ju zhen ji suan rong ge hou tu xiang de shang 、dui bi du deng wen li te zheng ,fen xi ji zai te zheng tui hua guo cheng zhong de yan bian qing kuang ,wan cheng yao gan tu xiang tui hua qu shi te zheng di qu 。shi yan jie guo biao ming ,suo di fang fa neng gou zai man zu yong hu dui te zheng di qu zhun que lv 、lou jian lv deng fang mian xu qiu de qing kuang xia shi xian dui jing guan yao gan tu xiang tui hua qu shi te zheng de di qu ,ju yong shi hen duan 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机仿真的李轲，发表于刊物计算机仿真2019年07期论文，是一篇关于景观遥感图像论文,退化趋势特征论文,小波去噪论文,计算机仿真2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机仿真2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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