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图像增强线性变换
什么是遥感地质
图像增强
处理?
答:
分段线性拉伸是为了有效利用有限个灰度级,将整个灰度范围划分为几个区间,分区间进行线性扩展,达到最大限度
增强图像
中有用信息的目的。常用的非
线性变换
有指数变换法(增强原始图像的高亮度值部分)、对数变换法(增强图像的低亮度值部分)、高斯变换(增强图像中间灰度范围)及正切变换(可对图像的暗、亮区进行增强)。 直方...
遥感
图像增强
处理的意义有哪些?
答:
分段线性拉伸是为了有效利用有限个灰度级,将整个灰度范围划分为几个区间,分区间进行线性扩展,达到最大限度
增强图像
中有用信息的目的。常用的非
线性变换
有指数变换法(增强原始图像的高亮度值部分)、对数变换法(增强图像的低亮度值部分)、高斯变换(增强图像中间灰度范围)及正切变换(可对图像的暗、亮区进行增强)。 直方...
pca是什么意思?
答:
主成分变换的意思如下:主成分变换(Principal Component Analysis,PCA)又称K-L(Karhunen-Loeve)变换或霍特林(Hotelling)变换,是基于变量之间的相关关系,在尽量不丢失信息前提下的一种
线性变换
的方法,主要用于数据压缩和信息
增强
。将
图像
A分解为一组主成分的和,而每个主成分都对应一个权重,该权重...
遥感
图像
地质信息
增强
处理
答:
分段线性拉伸是为了有效利用有限个灰度级,将整个灰度范围划分为几个区间,分区间进行线性扩展,达到最大限度
增强图像
中有用信息的目的。常用的非
线性变换
有指数变换法(增强原始图像的高亮度值部分)、对数变换法(增强图像的低亮度值部分)、高斯变换(增强图像中间灰度范围)及正切变换(可对图像的暗、亮区进行增强)。 直方...
为何遥感地质
图像增强
答:
分段线性拉伸是为了有效利用有限个灰度级,将整个灰度范围划分为几个区间,分区间进行线性扩展,达到最大限度
增强图像
中有用信息的目的。常用的非
线性变换
有指数变换法(增强原始图像的高亮度值部分)、对数变换法(增强图像的低亮度值部分)、高斯变换(增强图像中间灰度范围)及正切变换(可对图像的暗、亮区进行增强)。 直方...
基于像素的
图像增强
方法是一种
线性
还是非线性灰度
变换
答:
基于像素的
图像增强
方法是一种非线性灰度变换。图像增强是从像素到像素的操作,是以预定的方式改变图像的灰度直方图。有时又称为对比度增强,灰度变换。点运算不可能改变图像内的空间关系,输出像素的灰度值由输入像素的值决定。参考 一种新的非
线性变换
法实现图像增强的方法--《光子学报》2007年S1期 ...
基于像素的
图像增强
方法是一种
线性
还是非线性灰度
变换
答:
基于像素的
图像增强
方法是一种非线性灰度变换。图像增强是从像素到像素的操作,是以预定的方式改变图像的灰度直方图。有时又称为对比度增强,灰度变换。点运算不可能改变图像内的空间关系,输出像素的灰度值由输入像素的值决定。参考 一种新的非
线性变换
法实现图像增强的方法--《光子学报》2007年S1期 ...
主成分
变换
在
图像
处理中有什么意义?
答:
主成分变换的意思如下:主成分变换(Principal Component Analysis,PCA)又称K-L(Karhunen-Loeve)变换或霍特林(Hotelling)变换,是基于变量之间的相关关系,在尽量不丢失信息前提下的一种
线性变换
的方法,主要用于数据压缩和信息
增强
。将
图像
A分解为一组主成分的和,而每个主成分都对应一个权重,该权重...
主成分
变换
是什么意思?
答:
主成分变换的意思如下:主成分变换(Principal Component Analysis,PCA)又称K-L(Karhunen-Loeve)变换或霍特林(Hotelling)变换,是基于变量之间的相关关系,在尽量不丢失信息前提下的一种
线性变换
的方法,主要用于数据压缩和信息
增强
。将
图像
A分解为一组主成分的和,而每个主成分都对应一个权重,该权重...
主成分
变换
答:
主成分变换的意思如下:主成分变换(Principal Component Analysis,PCA)又称K-L(Karhunen-Loeve)变换或霍特林(Hotelling)变换,是基于变量之间的相关关系,在尽量不丢失信息前提下的一种
线性变换
的方法,主要用于数据压缩和信息
增强
。将
图像
A分解为一组主成分的和,而每个主成分都对应一个权重,该权重...
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