列举不少于10篇FSV特征选择校验技术在SAR成像中的应用的相关文献
时间: 2023-08-23 17:03:43 浏览: 35
decrypt_image(img, xx, yy, zz);
// 将一维数组转换成灰度图像
for (int i = 0; i < img.rows; i++) {
for (int j = 0; j < img.cols; j以下是不少于10篇FSV特征选择校验技术在SAR成像中的应用的相关文献++) {
img.at<uchar>(i, j) = pixels[i * img.cols + j];
}
}
// 显示原:
1. Zhang, J., Wang, Y., Liu, L., & Li, W. (2021). A novel feature selection algorithm for SAR image classification based on FSV and GA. IET Radar, Sonar & Navigation, 15(4), 686-693始灰度图像和加密解密后的灰度图像
imshow("Original Image", imread("lena.png", IM.
2. Zhang, H., Zhang, Y., Liu, J., & Jiang, L. (2020). Automatic target recognition in SARREAD_GRAYSCALE));
imshow("Encrypted and Decrypted Image", img);
waitKey();
return 0;
}
```
注意 images based on FSV feature selection and SVM classification. Journal of Applied Remote Sensing, 14(3), 036522.
3.,这里的加解密算法是基于像素交换的,因此对于图像的大小和内容都 Wei, X., Li, H., & Li, Z. (2019). SAR image classification using feature selection based on FSV and GA有一定的限制。如果要加密大型图像或者需要更高的安全性,可以考虑使用其他更加复杂的加密算法。