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RSS订阅原创 Retinex图像增强算法（SSR，MSR，MSRCR）
Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法，最早由埃德温•兰德（Edwin. H. Land）于1963年提出。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样，Retinex也是由两个单词合成的一个词语，他们分别是retina 和cortex，即：视网膜和皮层。Land的retinex模式是建立在以下三个假设之上的：（1）真实世界是无颜色的，我们所感...
2019-05-27 17:44:21
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原创 数据预处理之独热编码、标签编码与哑编码
数据分类我们在用模型去解决机器学习问题的时候，首先很重要的过程就是对特征的预处理。我们的数据可以分为连续型和离散型。对于连续型数据，我们一般的做法是对其进行标准化或者归一化；对于离散型数据，我们基本就是按照one-hot（独热）编码，该离散特征有多少取值，就用多少维来表示该特征。标签编码（LabelEncoder）LabelEncoder是用来对分类型特征值进行编码，即对不连续的数值或文本...
2019-04-22 16:54:46
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原创 SuperPCA:用于高光谱图像无监督特征提取的超像素PCA方法
SuperPCA: A Superpixelwise PCA Approach for Unsupervised Feature Extraction of Hyperspectral Imagery作者 ：Junjun Jiang, Jiayi Ma, Chen Chen, Zhongyuan Wang, Zhihua Cai, and Lizhe Wang摘要主成分分析（PCA）作为一种...
2019-04-08 15:54:44
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原创 RPNet对高光谱图像分类《Hyperspectral image classification via a random patches network》
相关介绍如今越来越多的研究将深度学习应用到高光谱图像(HSI)分类中。到目前为止，这些方法大多先经过预训练阶段和微调阶段来提取深层特征，它们一般框架如Fig.1所示，它主要分为两部分：深度特征提取，包括空间和光谱信息的提取（值得注意的是微调并不是所有深度学习方法的必要步骤所以是虚线）；通过硬分类器SVM或者软分类器log回归进行分类目前这些方法整体存在几个问题：耗时的；需确定大...
2019-03-11 17:02:58
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空空如也
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