1.算法功能简介 色彩标准化融合对彩色图像和高分辨率图像进行数学合成,从而使图像得到锐化.色彩归一化变换也被称为能量分离变换( Energy Subdivision Transform),它使用来自融合图像的高空间分辨率波段对输入图像的低空间分辨率波段进行增强.该方法仅对包含在融合图像波段的波谱范围内对应的输入波段进行融合,其他输入波段被直接输出而不进行融合处理.融合图像波段的波谱范围由波段中心波长和 FWHM( full width-half maximum)值限定. PIE支持算法功能的执行

1.算法功能简介 SFIM 融合方法全称为基于平滑滤波的亮度变换.基本原理是将高分辨率影像通过低通滤波抑制其高频空间信息保留低频信息,再将原高分辨率影像与通过低通滤波的高分辨率影像进行比值运算,以抵消光谱及地形反差,增强纹理结构信息,最后将比值运算结果融入低分辨率影像中. PIE支持算法功能的执行,下面对SFIM融合算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1．实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2．算法参数 算法名称 SFIM融合 C#算法DLL PIE

1.PIE SDK介绍 1.1.  PIE软件介绍 1.2.  PIE SDK介绍 1.3.  PIE支持项目介绍 1.4.  PIE.NET-SDK插件式二次开发介绍 1.5.  PIE.NET-SDK组件式二次开发介绍 1.6. PIE.NET-SDK支持功能表 2.PIE SDK地图操作 2.1.  地图范围的设置 2.2.  地图图层控制 2.3.  地图范围设置和图层事件监听 2.4.  地图显示范围截图 2.5.  屏幕和地图坐标的转换 2.6.  地图鼠标事件监听 3.PIE SD

PIE SDK Command&&Tool工具命令一览表 编号 模板 名称(中文) Command&Tool 程序集 备注 1 数据管理 加载栅格数据 PIE.Controls.RasterCommand PIE.Controls.dll 2 加载矢量数据 PIE.Controls.VectorCommand 3 加载科学数据集数据 PIE.Controls.ScientificDatasetCommand 4 加载环境数据 PIE.Controls.LoadHJDataComma

缓存融合技术和主要后台进程(四) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配置安装,前

Redis与KV存储(RocksDB)融合之编码方式 简介 Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.Redis 作为内存数据库,所有的数据全部都存在内存中,特别适合处理少量的热数据.当有巨量数据超过内存大小需要落盘保存时,就需要使用 Redis + KV存储的方案了. 本文涉及的Ardb就是一个完全兼容Redis协议的NoSQL的存储服务.其存储基于现有成熟的KV存储引擎实现,理论上任何类似B-Tre

在现有的图像处理软件中融合dxf格式输出 dxf格式是autocade的支持格式.如果将现有图像识别的结果导出到dxf格式,就能够使用autocad的强大功能进行后续处理. dxf的格式比较复杂,开源支持库为libdxf,使用起来也比较复杂.经过一段时间融合,我将其修改为vs2012(mfc)能够直接调用的模式. 包含的类库都保存在一个文件夹下 调用方式 void testWriting() {     DL_Dxf* dxf = new DL_Dxf();     DL_Codes::vers

业务运维并不是一个新概念,针对传统信息架构提出的业务服务管理就是把以业务为核心的IT系统与IT基础设施性能进行整合运维的解决方案.然而随着互联网+转型的不断推进,基础设施的智能化和广泛云化成为IT发展的"新常态",只关注IT基础设施.系统与应用软件的稳定性与性能状况的传统运维手段,越来越难以满足企业业务高速发展的需求. 互联网+时代的业务运维是IT运维与互联网深度融合的产物,是运维管理在云计算.大数据技术推动下的必然结果.业务运维是以用户体验为核心,以业务价值为导向,严格遵循业务运维监

云端融合真的来了?快听CTO们怎么讲云端融合下,技术创新怎么破? 快听CTO箴言  云喊了很多年,对于很多普通的技术人,心中有很多疑问:云端融合到底意味着什么,对公司的技术体系有什么影响,未来又会走向何方,有哪些技术上的创新机会正在发生和将要发生?在2016AppCan移动开发者大会上,5位奋战在技术和用户需求第一线的CTO和CEO们,进行了一场深入的对话,将云端融合的前世今生,娓娓道来. 近9千字分享,相信会给你一些启发: 独立CIO.<移动平台>主编 陈其伟开场白:我们在座的,有做移动开发

#main img{width:100%;} 简介 理清 Native 和 Web 的亮点和痛点,借鉴对方亮点解决自身的痛点,并给出淘系 App 在这些方面的实践. Mobile Web 的协作能力底层来自 Webkit,上层有 html/js/css 控制页面的结构/行为/样式,URI 连接不同的资源,这样的机制可以被 Native 借鉴,构建 Native 的分层架构. 资源 PPT 内容 天猫移动端GMV42% 年底推达 70% Native 和 Web 的亮点和痛点 Native 融合

上一节,总计了spring和mybaits的融合,这一节,我们来学习springmvc和mybatis融合 最近在弄一个SSM的项目,然后在网上找资料,将资料总结如下 一,开发环境的配置 MyEclipse+Tomcat+MAVEN+SVN项目完整环境搭建 二,mybatis和spring的整合 三,mybatis和springMVC的整合

mybatis学习一夯实基础 上文介绍了mybatis的相关知识,这一节主要来介绍mybaits和spring的融合 一,环境搭建 1,jar包下载,下载路径为jar包 2,将包导入到java工程中 3,新建两个源文件夹,分别为spring和mybatis用来放置各自的xml文件 4,新建一个db.properties文件,用来配置数据库相关信息 最终的效果如下所示: 二,配置文件 1,数据库配置相关信息db.properties driver=com.mysql.jdbc.Driver url

1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合.比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editing. ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH’03), 22(3):313-318, 2003. 下载地址(paper+matlab代码): 泊松融合 2:泊松融合的一个基本介绍          http://blog.sina.com.cn/s/blog_4

一.卡尔曼滤波九轴融合算法stm32尝试 1.Kalman滤波文件[.h已经封装为结构体] /* Copyright (C) 2012 Kristian Lauszus, TKJ Electronics-> All rights reserved-> This software may be distributed and modified under the terms of the GNU General Public License version 2 (GPL2) as publish

IDM主机上安装融合应用程序配置框架   安装Oracle融合应用程序>设置>身份和访问管理节点安装融合应用程序配置框架 由于我们使用Oracle VirtualBox虚拟机这一次,我们在Windows主机目录创建阶段,我们需要分享这在Linux Guest OS使用共享文件夹. 注意:如果您正在安装的物理主机上,那么你只需创建目录在/舞台位置. 确保IP和主机名等idmhost设置正确 root@idmhost ~ #服务网络重启 让我们从VirtualBox挂载共享目录在Linux上的客人

两个图像的融合就是像素的融合了,其实手动操作即可,用函数操作更方便了. 下面代码的作用是融合阿狸和doctor,很和谐有木有! #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc,char **argv) { IplImage *src1 = cvLoadImage(argv[1],1); IplImage *src2 = cvLoadImage(argv[2],1); cvNamedWindow("image o

[BZOJ4530][Bjoi2014]大融合 试题描述 小强要在N个孤立的星球上建立起一套通信系统.这套通信系统就是连接N个点的一个树. 这个树的边是一条一条添加上去的.在某个时刻,一条边的负载就是它所在的当前能够 联通的树上路过它的简单路径的数量. 例如,在上图中,现在一共有了5条边.其中,(3,8)这条边的负载是6,因 为有六条简单路径2-3-8,2-3-8-7,3-8,3-8-7,4-3-8,4-3-8-7路过了(3,8). 现在,你的任务就是随着边的添加,动态的回答小强对于某些边的负载

7.1融合方程 1概念 融合技术将当前光栅化像素的颜色与以前已光栅化并处于同一个位置的像素颜色进行合成,即将当前要进行光栅化的三角形单元与已写入后台的像素进行融合 2需要遵循的原则: (1)先绘制不需要融合的物体 (2)需要融合的物品按照摄像机的深度值进行排序 3融合方程 color = (RGBsrc * Ksrc) OP (RGBdst * Kdst) Ksrc   OP    Kdst都为可以设置的参数 4开启融合运算 Device->SetRenderState(D3DRS_ALPHAE

企业在发展过程中为了更好的跟上同行业的步伐,甚至是为了在众多企业中脱颖而出,他们会主动寻求全面的企业解决方案.但是由于行业的快速发展,需求的不断增长,市面上的智能软件层出不穷,这也给了企业选择的困难.但是其中有两个受众面比较广的软件得到了大家的首选,一个是商业智能软件,一个是ERP管理软件.我们也不能一概而论的说哪个比较有优势,BI和ERP是一个共存的关系,怎样将他们两个融合使用才是一个难点. 那么BI和ERP的概念是什么呢?BI概念我们也听过.讲过很多了,就是将企业中现有的数据转化为知识,帮助

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑