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LASRC
Landsat8遥感数据大气校正
LaSRC
(Landsat8SurfaceReflectanceCode)是USGS专门为Landsat8数据设计的大气校正程序,被认为是最精确的Landsat8OLI大气校正,最近更新为2017年12
副组长
·
2020-08-24 00:29
高分1(GF1)、高分2(GF2)卫星数据大气校正
其对Landsat8OLI大气校正部分延续了
LaSRC
的校正流程,
副组长
·
2018-05-16 18:25
基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,
LASRC
,RASL,MRR)
FROM:http://blog.csdn.net/loadstar_kun/article/details/394538391. 问题背景 信号的稀疏表示并不是新的东西。我们很早就一直在利用这一特性。例如,最简单的JPEG图像压缩算法。原始的图像信号经过DCT变换之后,只有极少数元素是非零的,而大部分元素都等于零或者说接近于零。这就是信号的稀疏性。 任何模型都有建模的假设条件。压缩感
Real_Myth
·
2015-03-12 10:00
基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,
LASRC
,RASL,MRR)
1. 问题背景 信号的稀疏表示并不是新的东西。我们很早就一直在利用这一特性。例如,最简单的JPEG图像压缩算法。原始的图像信号经过DCT变换之后,只有极少数元素是非零的,而大部分元素都等于零或者说接近于零。这就是信号的稀疏性。 任何模型都有建模的假设条件。压缩感知,正是利用的信号的稀疏性这个假设。对于我们处理的信号,时域上本身就具有稀疏性的信号是很少的。但是,我们总能找到某种变换,使得
liu_guanzhang
·
2015-01-28 21:00
src
MRR
稀疏表示
LASRC
RASL
基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,
LASRC
,RASL,MRR)
1. 问题背景 信号的稀疏表示并不是新的东西。我们很早就一直在利用这一特性。例如,最简单的JPEG图像压缩算法。原始的图像信号经过DCT变换之后,只有极少数元素是非零的,而大部分元素都等于零或者说接近于零。这就是信号的稀疏性。 任何模型都有建模的假设条件。压缩感知,正是利用的信号的稀疏性这个假设。对于我们处理的信号,时域上本身就具有稀疏性的信号是很少的。但是,我们总能找到某种变换,使得
loadstar_kun
·
2014-09-21 18:00
基于稀疏表示的人脸识别 (SRC,
LASRC
,RASL,MRR)
1. 问题背景 信号的稀疏表示并不是新的东西。我们很早就一直在利用这一特性。例如,最简单的JPEG图像压缩算法。原始的图像信号经过DCT变换之后,只有极少数元素是非零的,而大部分元素都等于零或者说接近于零。这就是信号的稀疏性。 任何模型都有建模的假设条件。压缩感知,正是利用的信号的稀疏性这个假设。对于我们处理的信号,时域上本身就具有稀疏性的信号是很少的。但是,我们总能找到某种变换,使得
chlele0105
·
2014-06-19 17:00
src
MRR
人脸识别
稀疏表示
RASL
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