05tue
1.0とてもint型のint *！= 0を乗じました
今日：スケーリングと関連したコンピュータグラフィックス
既知：currentdataset
求める2つの方向をスケーリングする、元の画素を得るために、基準サイクル（逆）メソッドに出力する画像をパス、リサンプリング（必要に応じて）保存
引数がクラス内で渡されている：（必要な）クラスのコンストラクタ/静的なグローバル変数を定義します（前に割り当て、声明）
バッファに変身、rasterband readraster
3サイクル（サイクルバンドを忘れる）→アウト→セット（計算された出力）にセット
回転プロバイダと2つのBMPを持っています
05thu
切り取ります
（スクリーンショットのように）「ゴムバンディング」、動的効果は単に切断しreadrasterパラメータを変更writerasterとシンプル
1.空間的な広がりは、
2.band
不規則な作物との間の規則的および不規則カット切断区別画像が最初に最小の矩形を見つける形カットと、我々は、（形状ベクトルデータを得るために切断？）、画素をカット
要件：スペースとバンドからは、必要なデータをカット
既知：currentdataset
未知：切断要求（矩形座標（サイズ、位置決意ポップメッセージボックス）、通過帯域をカット決定するために、一次元アレイ、（マウス操作取得したサムネイル））、パス引数を保存7
インターフェイスのデザイン→
四つのコンストラクタ、3匹のマウスイベント機能（ゴムバンド）、
TEMPサムネイル準備ができ、交換のために現在のボックスを描画する、マウス移動、移動、赤いボックスに描か一時Gキャンバスをトリガする、（後方）小さい方大きい者を決定、に取り付け赤いボックスと温度、ない赤いボックスでベース・マップに復元、またはイメージの効果を確認
どの機能クラスを追加しました
ウィンドウは、まだクラス、特別なクラスであります
コンポーネントの二次開発、コントロール
コンストラクタ
05tue
ママはレッスンは、どのような地獄の作業を完了するために半分の時間を取ることを覚えていませんでしたか？？？
画像不良、あなた自身を作ります、
ヒストグラム、または直接、部分光薄暗い画像、視覚化を改善するために、ヒストグラム処理、この図は表示されません（等化変換）だけでなく、発生頻度に、キャンバス上の画像結合、ENVIヒストグラムストレッチを変更することを反映していますその行の最大y軸位置、
ヒストグラム等化（255（張力）を掛けた）累積分布→0-1で算出された画素のグレー値の数をカウント→（寸法255は、新たな画素値に形成されています）
クソ素晴らしい、グレー0-255自体ので、実際の各画素の値の割合は、新しいピクセル値を与え、メイン画素値を強調表示することで、後で原則あなた、コントラストが、真実はケースであることを示しました。寒さと無関心に見えます
06thu
パブリック静的ブールバランス
（ビットマップsrcBmp、ビットマップdstBmpアウト）
{
（srcBmp == null）の場合
{
dstBmp = NULL;
falseを返します。
}
INT [] histogramArrayR =新しいINT [256]; //各グレーレベルRの画素数
INT [] histogramArrayG =新しいINT [256]; //各グレースケールGの画素数
INT [] histogramArrayB =新しいINT [256]; //各グレーレベルBの画素数
[256] [] tempArrayR =新しいint型int型。
[256] [] tempArrayG =新しいint型int型。
INT [] tempArrayB =新しいint型[256]。
バイト[] pixelMapR =新しいバイト[256]。
バイト[] pixelMapG =新しいバイト[256]。
バイト[] pixelMapB =新しいバイト[256]。
dstBmp =新しいビットマップ（srcBmp）。
矩形RT =新しいRectangle（0、0、srcBmp.Width、srcBmp.Height）。
BitmapData bmpData = dstBmp.LockBits（RT、ImageLockMode.ReadWrite、PixelFormat.Format24bppRgb）。
安全ではありません
{
//各グレイレベルの画素数をカウント
（;私はbmpData.Heightを<;私は++ i = 0をint型）について
{
バイト*のPTR =（バイト*）bmpData.Scan0 +
私はbmpData.Strideを*;
（J ++ int型J = 0; jの<bmpData.Width）について
{
histogramArrayB [*（PTR + j個* 3）] ++;
histogramArrayG [*（PTR + j個* 3 + 1）] ++;
histogramArrayR [*（PTR + j個* 3 + 2）] ++;
}
}
//各グレーレベル累積分布関数の計算
（;私は256 <;私は++ i = 0をint型）について
{
（ⅰ！= 0）の場合
{
tempArrayB [I] = tempArrayB [I - 1] +
histogramArrayB [i]は、
tempArrayG [I] = tempArrayG [I - 1] +
histogramArrayG [i]は、
tempArrayR [I] = tempArrayR [I - 1] +
histogramArrayR [i]は、
}
他
{
tempArrayB [0] = histogramArrayB [0]。
tempArrayG [0] = histogramArrayG [0]。
tempArrayR [0] = histogramArrayR [0]。
}
//累積確率関数を計算し、0内の値は255にズームします
pixelMapB [i]を=（バイト）（255.0 * tempArrayB [I]
/（BmpData.Width * bmpData.Height）+ 0.5）; //最も近い整数に丸め0.5に追加
pixelMapG [i]を=（バイト）（255.0 * tempArrayG [I]
/（bmpData.Width * bmpData.Height）+ 0.5）。
pixelMapR [i]を=（バイト）（255.0 * tempArrayR [I]
/（bmpData.Width * bmpData.Height）+ 0.5）。
}
//マッピング変換
（;私はbmpData.Heightを<;私は++ i = 0をint型）について
{
バイト*のPTR =（バイト*）bmpData.Scan0 +
私はbmpData.Strideを*;
（J ++ int型J = 0; jの<bmpData.Width）について
{
*（PTR + J * 3）= pixelMapB [*（PTR + J * 3）]。
*（PTR + J * 3 + 1）= pixelMapG [*（PTR + j個* 3 + 1）]。
*（PTR + J * 3 + 2）= pixelMapR [*（PTR + j個* 3 + 2）]。
}
}
}
dstBmp.UnlockBits（bmpData）。
trueを返します。
}
程度は、独力単一私の完全なコードを書くに頼らざるを得ないと思われ、はるかに悪い、非常に悪いことに、私の神ああ,,,,,
07tue
安全ではありません
C＃のは、ポインタを断念します
ヒストグラム等化処理：
次いで、灰色に基づいて累積分布関数、確率分布0〜255まで延伸、：原理
ロードされた画像が、知られているデータ構造、バブルソート、バイナリ検索
コンストラクタを渡すことで、
スクリーン座標と順番に数学の座標は、横軸を描くようになりました。
そこベクターレイヤ機能と、画素スクリーン座標に基づいて、キャンバスのように画面に座標（x、y）
ビデオだけでストレートドローバー、およびY軸上の少しは、代替最大の大きさよりも、循環のために、あるいは塗装やされます
（また、イメージインテンシファイアとみなさ）平滑化フィルタをシャープ＆07thu画像
ヘイズのアルゴリズム（「」）へ
ノイズ除去（画像フィルタ）ガウスパターンノイズと加法性雑音で走行（画素毎、出現位置特定、ランダムノイズ極値値）とコショウ（黒ゴマランダム出現位置、ほとんどの値）、注：フィルタリングアルゴリズムは、一般的なテンプレートであります、
所定のテンプレートに処理対象画素、額縁保持効果を有する：フィルタリングの原理を意味
距離：ユークリッド距離、チェス盤距離
生成された画像又は送信時間Zeyang Zeyangに存在するノイズ、
次に最もKNN少数衣服、K-手段は、球面収差の第1の境界を処理し、並べ替え補間、及び（比較のためにのみ補間）平均
添字を補間
3 3によっては1,5に従ってフィフス2によって外部に取り出される理由画素境界幅添字
唐ゆう鵬DEF入力し、指標値が一緒に格納されています
08tue
画像変換
フーリエ変換＆PCA変換
周波数領域における空間領域（グレー値）→
フーリエ：任意の連続した周期的な信号が形成されている正弦波の適切な組み合わせ（異なる振幅、周波数、位相）によって設定することができます。いくつかの完全な？？nonono不可能、ひどい数学者、ラプラス、ラグランジュ。。。。。。。。。。。。。。。。角度を有する正弦曲線、時間領域、空間領域、周波数領域を形成することができ
観察する他の参照で参照、世界永遠、音楽、経時的な振動の変化により発生する音、音楽は、それが結論付け、移動しないように、時間周波数領域が静止している時間領域においては、動的です、
空間領域を通じて、および
プロフェッショナル教師ダニエル・ポーターのオンライン作品です
最初の論文ではライン上ほとんど意味罪（x）は、必ずしも標準を、描きます。それは難しいことではありません。
さて、次の+の罪（5倍）、グラフィックス罪（3回）引きます。
標準的な非標準、そしてあなたは、必ずしも絵を該当しないとき、曲線の上昇時に、右のは言うまでもありませんか？
まあ、絵が出てこない問題ではありません。私は（3回）罪+罪（5倍）曲線あなたに、しかし、あなたは、曲線の方程式を知っていない場合にのみ、今、あなたは（5倍）の罪する必要があります私はトゥリから行きました残りの部分を見るためにどのようなはい。それは基本的に不可能です。
しかし、周波数ドメインそれで？それは、ほんの数本の縦線以外の何物でも非常に単純ではありません。
数学演算の時間領域で一見不可能非常に多く、逆にそれが周波数領域で簡単です。必要フーリエ変換をする場所です。具体的には、曲線からいくつかの特定の周波数成分の除去が、これは工学のフィルタリングと呼ばれ、周波数領域を容易に行うことができるだけで、信号処理における最も重要な概念の一つです。
より重要な、しかし、使用して少し複雑なだけでなく - 微分方程式を解きます。（読んで、難しいことではありません。このビットはこれに直接スキップすることができます）私はあまり導入された微分方程式の重要性を持っていません。すべての人生の歩みに使用します。しかし、微分方程式を解くが、それは非常に面倒なことです。加えて添加を計算するため、減算だけでなく、差分計算を算出します。フーリエ変換を使用すると、周波数領域で微分・積分を行うことができます変換乗算、除算、大学の数学モーメントとなり何の変化小学校の算数ではありません。
我々は言及して話として当然のフーリエ解析は、他の多くの重要な用途があります。
08thu
laoshishuodishizhoule
最初のバンドを得るdatasetin
バンドは、バイト[]年を読んで、
2次元フーリエ変換は、バイト[]パラメータを変換します
そして、位相、振幅を生成します
BMPペーストを生成します
/// <要約>
///バンド画像、画像取得振幅次元フーリエ変換します
/// </要約>
/// <PARAM NAME = "DS">入力画像</ PARAM>
/// <PARAM NAME = "bandIndex">バンド番号</ PARAM>
周波数ドメイン振幅画像における/// <リターン>帯</戻ります>
プライベートビットマップgetAmplitudeBitmap（データセットDS、int型bandIndex）
{
//画像データバッファを宣言し、画像幅の大きさ*高さ
//最初の呼び出しGetRasterBandバンドbandIndexを取得
//バンドバッファにデータを読み込みます
//仮想アレイのFT_Complexタイプ、画像幅*高さのサイズを宣言する
//変位を座標の必要性、2次元高速フーリエ変換を呼び出します。仮想アレイ入力画像バッファ、フーリエ変換リターン
//一時的な配列を宣言
//仮想変数変換のアレイ、および一時配列に割り当てられた振幅係数を取ります
//一時的な配列のグラデーション描画
//最大値と最小値を見つけます
一時配列0-255に伸ばし//比例係数、
//、画像幅のサイズをビットマップを作成します*高さ、伸び満たされたピクセルの値
//ビットマップのリターンを作成します。
}
11tue
主フィルタ要素（PCA）
マスク画像を取得する方法は？？？？？？？？？？？？？？
11thu
リモートセンシング画像分類
教師付き分類/教師なし分類/分類後処理/
教師付き分類の手順：
1. [トレーニングサンプル。
2.適切な分類アルゴリズムを選択してください。
クラスと中心画素の距離を算出し、
3.評価分類;（腐食のクラスト組み合わせ膨張）
インタフェースデザイン：写真、サンプル（インタラクティブ）、しきい値の欠如があります
教師付き分類アルゴリズム：最小距離識別/確率判別関数/パラレル六角形判別方法（先着比）/最尤法/
長所と短所は：、分類を決定し、サンプルの選択を制御しますが、主観的、分類精度とリンクすることができ、
画像はウィンドウの変更のサイズ画像の実際のサイズに応じて実現することができ、自動的にスライダを見えることができるように、ピクチャは、窓パネルをスライド、プロパティ自動スクロール、自動サイズ調整ピクチャプロパティセットを設定パネルに取り付けられ、
コンストラクタは取得することです
表示された画像分類のではなく、すべての7つのバンドを分類します
フィルタ周波数の方位角周波数領域フィルタリング
C＃のガベージコレクションメカニズム、破壊されないポインタがリリースされていないが、メモリが占有されるか、またはアクセス違反やメモリリーク、
占有されている彼らの状態は、メモリ・サイクル、定期的なリリースを定義するコードの安定性を向上させるために、欠点はあります
不安定性をもたらすために柔軟性をポインタ
処分（）
flushcashe（）これは、削除することはできません
クリアランス必要なスキルポイント：
新エネルギー・プロジェクト、正しく引用GDALライブラリ、従来の処理工程に分け、問題を分析することができ、コードに処理工程、デバッグ
コンパイルとはapp.configを生成するリンク後
プロフィール、
DLLダイナミックリンクライブラリ
Javaの：JRパッケージのJDK / JRE開発キット/クロスプラットフォームのランタイム環境
APIインタフェース
クロスプラットフォーム、スタンダードC
exeファイルと一緒に行くためのGDALパス
クラスとオブジェクト
クラスには、メンバーのプロパティとメンバ関数が含まれています
ちょっと
あなたの画像強調、画像変換、画像の分類は、問題を抱えている、すべてのバグをうまく
最後のトピックは何ですか？？表面温度と植生カバー率との関係の研究は、それが何を問題ではない、ですか？？または定量、
自分をB
B YOUESELF
YES THATS RIGHT RIGHT DEFINITALLY