研究目的
提出一种基于移动最小二乘法(MLS)和对应RGB图像的非线性方法,用于以自然色彩可视化高光谱图像(HSI),旨在保留HSI的非线性结构并便于人工判读。
研究成果
基于移动最小二乘法(MLS)的提出的方法能有效以自然色彩可视化高光谱图像,同时保留非线性结构及人类分析所需的必要视觉信息,且匹配像素可复用于同传感器获取的其他高光谱图像。
研究目的
提出一种基于移动最小二乘法(MLS)和对应RGB图像的非线性方法,用于以自然色彩可视化高光谱图像(HSI),旨在保留HSI的非线性结构并便于人工判读。
研究成果
基于移动最小二乘法(MLS)的提出的方法能有效以自然色彩可视化高光谱图像,同时保留非线性结构及人类分析所需的必要视觉信息,且匹配像素可复用于同传感器获取的其他高光谱图像。
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您正在对论文“[IEEE 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别大会(ICPR) - 基于移动最小二乘法的高光谱图像可视化”进行纠错
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