对于洪水区域的提取很多文献采用的变化检测技术，因为SAR图像全天时、全天候、不受云雨限制的原因，目前对提取洪水区域更多采用的是SAR图像，可选用的SAR图像也比较多，比如Sentinel-1、ASRA、TerraSAR、ALOS等。
由于SAR图像中，水体的后向散射系数比较低，在图像上通常呈现暗黑色，所以通常选用的是SAR图像作为检测水体的影像。
在变化检测技术当中，选用两幅图像作为主影像和副影像
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2023-11-20 07:17:19
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对于感兴趣目标的数量、位置、型号等参数信息的精确获取一直是合成孔径雷达(SAR)技术中心最为重要的研究内容之一。现阶段的SAR信息处理主要分为成像和解译两大部分，两者的研究相对独立。SAR成像和解译各自开发了大量算法，复杂度越来越高，但SAR解译并未因成像分辨率提高而变得简单，特别是对重点目标识别率低的问题并未从本质上得以解决。针对上述问题，文章提出了从SAR成像解译一体化角度出发，尝试利用“数据
SAR的单视复数数据（SLC）是原始的最高分辨率数据，但是从单个像元散射的雷达回波信号的相干叠加，导致强度信息有很多噪声。多视处理是对SLC数据方位向和/或距离向做平均，得到的结果是多视后的强度数据。通过多视处理的SLC数据，空间分辨率降低，提升了数据的辐射分辨率，也就是强度信息。 多视的视数是斜距的距离向和方位向的分辨率以及入射角计算出来的，为了得到
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2024-05-19 12:08:36
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经典图像处理:提取图像数据，用库函数算法将数据转换为预处理，增强，复原，表示（用操作符），分割，分类，检测和识别（对象），从而更好的分析理解和解释数据。图像处理流程：1图像的获取与存储。获取图像（如使用相机获取)，并以文件的形式（如 JPEG文件）将其存储在某些设备（如硬盘)上。2加载图像数据至内存并存盘。从磁盘读取图像数据至内存，传用某种数据结构( 如numpy ndarray）作为存储结构，之
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2023-06-05 21:02:50
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# Python处理SAR数据的探索
合成孔径雷达（SAR）是一种重要的遥感技术，广泛应用于气象监测、地质勘查和灾害管理等领域。SAR数据可以提供高分辨率的地表成像，但处理这些数据通常需要较强的专业知识。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python来处理SAR数据，通过代码示例让读者更好地理解这一过程。
## 1. 什么是SAR数据？
SAR数据是利用雷达技术获取的地面图像。与常规光学图像不
在大部分图像识别问题中，通过图像数据预处理可以尽量避免模型受到无关因
原创
2023-02-17 16:59:22
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调整图像大小 image.resize_images() 函数实现图像的大小调整,可以通过选择4中不同的图像大小调整算法。 函数原型: resize_images(images, size ,method ,align_corners) 参数 images 表示传入的图像经过解码之后的数据参数 size 表示指定调整的大小 参数
原创
2023-02-17 15:15:48
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按传感器采用的成像波段分类，光学图像通常是指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据。而SAR传感器基本属于微波频段，波长通常在厘米级。可见光图像通常会包含多个波段的灰度信息，以便于识别目标和分类提取。而SAR图像则只记录了一个波段的回波信息，以二进制复数形式记录下来；但基于每个像素的复数数据可变换提取相应的振幅和相位信息。振幅信息通常对应于地面目标对雷达波的后向散射强度，与目标介质、含水量以及粗
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2024-05-21 15:32:00
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一、论文信息1、论文标题：Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images Using a Dual-Domain Network二、摘要合成孔径雷达(SAR)图像的变化检测是一项关键而具有挑战性的任务。现有的方法主要集中在空间域的特征提取上，对频域的特征提取较少关注。此外，在斑块特征分析中，边缘区域可能引入一些噪声特征。为了解决上述两个挑战，
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2023-11-10 20:43:58
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主要内容经典步骤(大部分技术采用的方法)预处理图像生成差异图对差异图进行算法处理得到二值的变化图预处理步骤配准用于变化检测的两张图片由于设备和角度等的影响
需要进行配准操作，使得两个图像的坐标系表示相同的地理位置信息差异图的生成比较朴素的方法就是直接相减生产差分图像
但是这样对抗噪声的能力比较小，进一步了可以采用对数操作
小波变换，滤波等操作分析步骤(生产变化图)无监督和有监督的 方法两大类
由于
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2023-11-15 23:17:19
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python 读取、保存、二值化、灰度化图片+opencv处理图片的方法进行手写数字的图片预测的时候碰到了这样的问题。先说说处理图片有三种方式 一、matplotlib 二、PIL 三、opencv一、matplotlib1、显示图片import matplotlib.pyplot as plt #plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg #mpimg
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2023-08-11 15:14:10
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概述Excel固然功能强大，也有许多函数实现数据处理功能，但是Excel仍需大量人工操作，虽然能嵌入VB脚本宏，但也容易染上宏病毒。python作为解释性语言，在数据处理方面拥有强大的函数库以及第三方库，excel作为主要基础数据源之一，在利用数据进行分析前往往需要预先对数据进行整理。因此，本文就python处理excel数据进行了学习，主要分为python对excel数据处理的常用数据类型以及常
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2023-08-09 10:53:15
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Python是数据科学家十分喜爱的编程语言，其内置了很多由C语言编写的库，操作起来更加方便，Python在网络爬虫的传统应用领域，在大数据的抓取方面具有先天优势，目前，最流行的爬虫框架Scrapy、HTTP工具包urlib2、HTML解析工具、XML解析器lxml等，都是能够独当一面的Python类库。Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，Python在大数据处理方面的优势有：1、异
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2023-06-28 15:50:52
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多角度SAR图像匹配时一项非常有挑战性的工作，因为同一目标由于雷达观测角度的不同，而有不同的后向散射系数，使得同一目标在不同图像中有较大的差异，难以提取共同的边界或纹理信息。Dell’Acqua首次提出了针对多角度SAR图像配准的方法[1]，在这种方法中，道路交叉处被提取出来当作控制点，然后利用对相关关
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2024-02-28 23:17:15
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激光雷达分类有很多，目前民用主要集中在气象应用。合成孔径雷达是成像雷达，军事应用为主，波源为电磁波，毫米波到米波均有，视用途而定。应用合成孔径雷达技术的激光雷达，叫合成孔径激光雷达，也是成像雷达，成像精度更高。按传感器采用的成像波段分类，光学图像通常是指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据。而SAR传感器基本属于微波频段，波长通常在厘米级。可见光图像通常会包含多个波段的灰度信息，以便于识别目标
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2024-07-25 10:27:37
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一、获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像形状，返回值为图像行数，列数以及通道数的元组。import cv2
image = cv2.imread("灰度图像”）
print(image.shap)
#(512,512)
import cv2
image = cv2.imread("彩色图像”）
print(image.shap)
#(512,512，3) im
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2023-06-20 22:48:35
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目录OpenCV 的所有模块视频先实例化再初始化在实例化的同时进行初始化main三种写法总结图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配 描述和l识别 3 个部分。 图像处理一般指数字图像处理 ( Digitallmage Processing)。 其中，数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个 大的二维数组。 该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。而数字图像处理是 通过计
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2023-05-26 15:08:49
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一、基本函数篇1）python strip()函数介绍函数原型声明：s为字符串，rm为要删除的字符序列s.strip(rm) 删除s字符串中开头、结尾处，位于 rm删除序列的字符
s.lstrip(rm) 删除s字符串中开头处，位于 rm删除序列的字符
s.rstrip(rm) 删除s字符串中结尾处，位于 rm删除序列的字符注意： 当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r',
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2023-08-14 14:04:31
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本文仅供交流学习，部分代码根据练习题需求未采用函数进行直接转换。有错误或更好的方法欢迎提出。1.三个数排序输入三个整数x,y,z,将这三个数由小到大排序输出。输入：1 4 3输出：1 3 4a,b,c=input().split()
n=[]
n.append(int(a))
n.append(int(b))
n.append(int(c))
n.sort()
print(n[0],n[1],n[
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2023-10-14 14:32:09
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题记：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。无论，数据分析，数据挖掘，还是算法工程师，工作中80%的时间都用来处理数据，给数据打标签了。而工作中拿到的数据脏的厉害，必须经过处理才能放入模型中。以下是一脏数据表：（表格放在最后供看官下载练习）这张表格有多少处数据问题？大家对数据问题是如何定义的？不妨带着疑问阅读下文；数据处理四性“完全合一”。完整性：单条数据是否存在空值，
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2023-07-07 13:45:39
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