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基于分布式ElasticSearch的海量遥感影像检索方法研究.pdf
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在遥感影像中,颜色特征信息点多的区域容易在影像融合过程中产生光谱失真。对此,在影像融合之前先将影像分割成绿色植被区域、水体区域和其他区域三块区域,然后每一块区域选择适合自身的影像融合算法来集中不同融合算法的优势,以改善影像的融合效果。实验结果表明,新方法的融合效果更好,融合影像可以获得相对较高的空间分辨率,而且光谱信息丢失更少,融合影像的光谱保真度达到了较好的效果。
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基于中间件的分布式海量影像分发服务研究
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本文提出了基于J2EE的分布式海量影像数据分发服务架构,并重点讨论了海量影像数据的索引、影像分发服务的多级缓存、基于服务集群的分发服务等关键技术。采用VC++6.0、EVC++4.0、JBuilder2005等开发工具开发了基于J2EE的海量影像动态分发服务系统。
基于Hadoop分布式平台的海量图像检索.pdf
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基于图的遥感影像多特征分割方法研究
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针对高分辨率遥感影像的特点,提出了一种基于图论的光谱,形状和纹理特征相结合的高分辨率遥感影像多特征分割方法。 首先,采用四叉树分割方法对原始图像进行分割。 其次,所有光谱,形状和纹理权重分量都基于所构建的图进行计算。 计算像素和纹理之间的匹配度。 最后,将光谱,形状和纹理权重分量的比例削减标准组合用于最终分割。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以获得更好的分割效果和更高的分割精度。
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