这段时间,用到了哨兵影像,遇到了一个问题,就是哨兵影像,它的RGB/NIR波段是10米分辨率的,但是其他波段是20米和60米的,这就需要pansharpening了,所以我们需要设计一种算法来进行解决. 先把哨兵2的参数贴上来吧: 通常pansharpening方法,都是一个全色波段提供空间信息,其他低分辨率多光谱波段提供光谱信息,然后将两者进行融合,这样就得到了高分辨率多光谱影像,但是这里有一个问题,就是哨兵影像有四个“全色”波段,能不能都用到呢? 这里贴上一篇2018年的哨兵影像pansha

clc;close all;clear; road=shaperead('boston_roads.shp'); %读取shape文件 figure, mapshow('boston.tif'); %读取tif遥感影像并显示 axis image manual off; %关闭本地坐标系统 surveyFeetPerMeter = unitsratio('sf','meter'); %将米级单位转换成surveyFeet单位 colorTab='rgbcymkw'; %颜色代码表,不同等级的公路

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到

超分辨率重建技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像.SR可分为两类:    1. 从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像    2. 从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像.基于深度学习的SR,主要是基于单张低分辨率的重建方法,即Single Image Super-Resolution (SISR) 一.基于深度学习的超分辨率重建方法整理 1.SRCNN Super-Resolution Convolutional Neural Network(

本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章,知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进,发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search,论文基于弹性搜索(宏观+微观)在超分辨率问题上取得了非常好的结果.这种架构搜索在相当的 FLOPS 下生成了多个模型,结果完胜 ECCV 2018 明星模型 CARNM,这应该是截止至 2018 年可比 FLOPS 约束下的 SOTA(涵盖 ICCV 2017 和 CVPR 2018). 而达

1.基于VC++ Win32+CUDA+OpenGL组合的遥感影像显示 在该组合方案下,初始化时将OpenGL设置为下面两种方式,效果一样 //设置方式1 glutInitDisplayMode (GLUT_DOUBLE | GLUT_RGBA); //设置方式2 glutInitDisplayMode (GLUT_DOUBLE | GLUT_RGB); 从遥感影像数据中提取出像素数据,可将其中的R.G.B三通道依次赋值给OpenGL的像素缓冲区对象 (PBO,Pixel Buffer Obje

腾讯QQ空间超分辨率技术TSR:为用户节省3/4流量,处理效果和速度超谷歌RAISR 雷锋网AI科技评论: 随着移动端屏幕分辨率越来越高,甚至像iPhone更有所谓的“视网膜屏”,人们对高清图片的诉求也随之越来越大.在QQ .QQ空间.微博.微信等社交平台,人们常乐于发送和浏览数兆的高清图片,以获得更佳的视觉体验.但这也给用户造成了一定的困扰——要看高清大图也就意味着要占用大量带宽,一来是数据成本增加,二来加载速度会变慢,导致用户体验不佳.在时间就是金钱的时代,怎么能把这么宝贵的时间用在等待lo

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

每天都有数以百万计的图片在网络上被分享.储存,用户借此探索世界,研究感兴趣的话题,或者与朋友家人分享假期照片.问题是,大量的图片要嘛被照相设备的像素所限制,要嘛在手机.平板或网络限制下被人为压缩,降低了画质. 如今高分辨率显示屏幕正在家庭和移动设备上普及,因此,把低分辨率图片转化为高清晰版本,并可在多种设备上查看和分享,正在成为一项巨大的需求.日前,Google 推出了一项新技术 RAISR,其全称是“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”,意为“快

压缩图像超分辨率重建算法学习 超分辨率重建是由一幅或多幅的低分辨率图像重构高分辨率图像,如由4幅1m分辨率的遥感图像重构分辨率0.25m分辨率图像.在军用/民用上都有非常大应用. 眼下的超分辨率重建方法主要分为3类:基于插值.基于学习.基于重建的方法.现在已经研究得比較多.可是大多数算法都是对普通图像进行研究,针对压缩图像/视频超分辨率重建的研究比較少.近期查阅部分文献.进行了学习.在此做些总结. 相关的文献: 1.Super-resolution from compressed video 2

CVPR2019超分领域出现多篇更接近于真实世界原理的低分辨率和高分辨率图像对应的新思路.具体来说,以前论文训练数据主要使用的是人为的bicubic下采样得到的,网络倾向于学习bicubic下采样的逆过程,这与现实世界原理不太相符.为了得到重建结果,要么采用psnr-oriented方式获得更高的psnr,要么采用perceptual-oriented获得更好的主观效果,但这与现实世界的图像系统并不吻合,有可能会造成deterioration. 下面便对CVPR2019中的超分论文做一些介绍和剖

一.文献解读 我们知道GAN 在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像,今天要介绍的这篇文章——ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,它 发表于 ECCV 2018 的 Workshops,作者在 SRGAN 的基础上进行了改进,包括改进网络的结构.判决器的判决形式,以及更换了一个用于计算感知域损失的预训练网络. 超分辨率生成对抗网络(SRGAN)是一项开创性的工作,能够在单一图像超分辨率中生成逼

一.相关概念 1.分辨率 图像分辨率指图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch),通常叫做像素每英寸.一般情况下,图像分辨率越高,图像中包含的细节就越多,信息量也越大.图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率.通常,分辨率被表示成每一个方向上的像素数量,例如64*64的二维图像.但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少,例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少.图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节,即高频信

经典超分辨率重建论文,基于稀疏表示.下面首先介绍稀疏表示,然后介绍论文的基本思想和算法优化过程,最后使用python进行实验. 稀疏表示 稀疏表示是指,使用过完备字典中少量向量的线性组合来表示某个元素.过完备字典是一个列数大于行数的行满秩矩阵,也就是说,它的列向量有无数种线性组合来表达列向量空间中的任意点.由于它的列数通常远大于行数,可以使用占比很小的列向量来表示特定的向量,我们称这种表示为稀疏表示. 那么如何获得这个字典呢?它在特定的任务下有特定的取值.和炼丹类似,我们先要用大量数据来训练这个

最近因为要做遥感影像的滤波处理,经过女神推荐,决定用Timesat,可是该软件3.1版本只适合xp系统以及2011的matlab,后来在官网上找到了最新的3.2版本.支持64位操作系统以及2014的matlab.大家可以直接上官网(http://www.nateko.lu.se/TIMESAT/timesat.asp )注册下载,但是有一个问题是,官网注册的时候,会用到Google公司的rechaptcha验证码系统,因为大天朝的墙太高了,所以是刷不出来的,可以选择挂vpnFQ下载.如果不想FQ

在matlab中进行图像处理,一般使用的都是图像本地坐标,以左上角(1,1)开始.处理完成后,如果要将结果在带地理坐标的遥感影像中显示,或者需要输出成shp文件,就需要涉及到本地坐标和地理坐标的转换,我们可以使用pix2map函数来实现这个功能. clc;clear;close all; [pic, R] = geotiffread('boston.tif'); %读取tif图像 figure(),imshow(pic);% pic即为本地图像,下面对本地图像进行操作 gray=rgb2gray

基于GDAL的遥感影像显示(C#版) - 菜菜的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET  http://blog.csdn.net/RSyaoxin/article/details/9220735

论文:Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer 论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.00834 项目地址:https://github.com/ZZUTK/SRNTT SRNTT Adobe 研究院与田纳西大学的研究者提出. http://web.eecs.utk.edu/~zzhang61/project_page/SRNTT/SRNTT.html 基于参照的超分辨率 与 LR 输入有相似内容的参照(Ref)

1.基于深度协作表达的人脸图像超分辨率算法研究与应用_百度学术 采用一种深度协作表达算法框架,构造深度的多线性模型 分段拟合高低分辨率图像块之间的非线性关系,本文算法简洁高效,提供了一种新的深度学习模型,实验表明本文算法相比传统基于表达的算法和基于卷积神经网络的人脸超分辨率算法具有更好的主客观重建质量. 通过留一策略更新每个层的低分辨率人脸图像训练集. 采用一种自适应加权协作表达的人脸超分辨率算法,该算法: 1)引入自适应矩阵和权重矩阵,自适应地调节优化函数中重建误差项和表达系数之间的比例关系和