如果你也在 怎样代写图像处理Image Processing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
图像处理是使用数字计算机通过一种算法来处理数字图像。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图像处理Image Processing方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图像处理Image Processing代写方面经验极为丰富，各种代写图像处理Image Processing相关的作业也就用不着说。
我们提供的图像处理Image Processing及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE PARAMETER IDENTIFICATION
Digital images were first used for transferring newspaper pictures between London and New York in the early 1920 s, where the pictures were coded for the submarine cable transmission and reconstructed by a special telegraph printer at the receiving end. The concept of digital image processing became meaningful and many of the digital image processing capabilities were developed in the $1960 \mathrm{~s}$ when both hardware and software of computer technology were developed powerful enough to carry out image processing algorithms. In the 1970 s, digital image processing techniques began to be used in the space program, medical imaging, remote sensing, and astronomy as cheaper and dedicated computer hardware became available. Until now, with the rapid development of computer technology, the use of digital image processing techniques has been growing by leaps and bounds, and has achieved success in many applications such as remote sensing, industrial inspection, medicine, biology, astronomy, law enforcement, defense, etc. [48].
In most cases, human manual interpretation is simply impossible, and the only feasible solution for information extraction from images is through digital image processing by a computer. Digital image processing algorithms, implemented by computers, are important to replace humans in the interpretation of image data. Many image processing algorithms have been developed for the analysis of sea ice statistics and ice properties from remotely sensed sea ice images, and in this section we will give an overview of some of the relevant literature in this field.
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE CONCENTRATION CALCULATION
From Equation 1.1, it is clear that the estimation of ice concentration by using ice imagery data is equivalent to the discrimination of ice pixels from water pixels. Due to the fact that ice is normally brighter than water, a thresholding approach is typically used for extracting ice from water pixels $[54,169,185]$. For instance, Markus and Dokken [103] propose that sea ice pixels can be determined by adapting thresholds between ice and open water based on local intensity distributions, while Johannessen et al. [70] introduces an algorithm of sea ice concentration retrieval from ERS (European Remote Sensing) SAR (Synthetic Aperture Radar) images by using two thresholds to separate open water from thick ice.
Ice concentration derivation is usually associated with ice type classification, since all types of sea ice should be taken into account for calculating ice concen-tration. Hence, the algorithms for classifying ice types, such as unsupervised and supervised classification [169], texture features [89], and neural networks [77], etc., can also be used for calculating ice concentration. The ice concentration is then derived by summing up the concentrations of multiple ice types existing in the ice image.
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SEA ICE TYPE CLASSIFICATION
Unsupervised and supervised classification algorithms are popular for sea ice type classification $[81,55,42,143,133,112,138,43,142,181]$. In an unsupervised classification approach, pixels are assigned to classes based on their spectral properties, without the user having any prior knowledge of the existence of those classes; while in a supervised classification approach, pixels are grouped based on the knowledge of the user by providing sample classes to train the classifier [71]. Hughes [64] examined the use of an unsupervised $k$-means clustering method for automatic classification of the data from $7 \mathrm{SSM} / \mathrm{I}$ channels, and he demonstrated that it is possible to obtain classifications of the different ice regimes both in the seasonal and perennial ice cover by clustering using emissivities from all channels. Dabboor and Shokr [37] proposed an iteratively supervised classification approach that utilized a complex Wishart distribution-based likelihood ratio (LR) and a spatial context criterion to discriminate sea ice types for polarimetric SAR data.
Image features, particularly texture features that characterize local and statistical properties of regions in an image, have been widely used in the classification of sea ice types $[63,138,31,142,26,27]$. Several research works have been done on gray-level co-occurrence matrices (GLCM) texture analysis [56] for sea ice image classification $[138,101,89]$. Many important parameters need to be defined for GLCM. Soh and Tsatsoulis [142] quantitatively evaluated GLCM texture parameters and representations, and they determined best textural parameters and representations for mapping texture features of SAR sea ice imagery. They also developed three GLCM implementations and evaluated these developed implementations by a supervised Bayesian classifier on sea ice textural contexts. Other texture analysis methods, such as Gabor, and Markov random fields (MRF), can also used in sea ice image classification. Clausi [25] compared the ability of texture features based on GLCM, Gabor, MRF, and the combination of these three methods for classifying SAR sea ice image.
Neural networks have also been applied to classifying sea ice types $[74,14,181]$. For examples, Comiso [33] utilized a back-propagation neural network to improve the classification by using the unsupervised ISODATA cluster analysis results to train the system. Hara et al. [55] developed a neural network that employed the learning vector quantization (LVQ) method to perform the initial clustering and improved the results by an iterative maximum likelihood (ML) method for the classification of sea ice in SAR imagery. Pedersen et al. [119] used a feed-forward back propagation neural network with 3 layers for sea ice type classification based on texture features.
Besides the classification methods mentioned above, Yu and Clausi [180] developed a so-called iterative region growing using semantics (IRGS) algorithm that
combined image segmentation and classification for classifying the operational SAR sea ice imagery. In this IRGS algorithm, the watershed algorithm [167] was first used to segment the image into small homogeneous regions, then the MRF-based labeling and the region merging processes were performed iteratively until the merging cannot be performed further. The IRGS algorithm has been applied to polygons from sea ice maps provided by the Canadian Ice Service (CIS) for classifying sea ice types [112], and further extended for polarimetric SAR image classification by incorporating a polarimetric feature model based on the Wishart distribution and modifying key steps [179].
It should be noted that the works mentioned above mainly classified sea ice into first-year, multi-year, and young ice. Those sea ice types are different from the ice types that we classify in this book, as described in Section 1.2.2.
图像处理代考
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE PARAMETER IDENTIFICATION
数字图像在 1920 年代初期首次用于在伦敦和纽约之间传输报纸图片，其中图片被编码用于海底电缆传输，并由接收端的特殊电报打印机重建。数字图像处理的概念变得有意义，许多数字图像处理能力是在1960 s当计算机技术的硬件和软件都发展到足以执行图像处理算法的时候。在 1970 年代，随着更便宜和专用的计算机硬件的出现，数字图像处理技术开始用于太空计划、医学成像、遥感和天文学。时至今日，随着计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术的应用得到了突飞猛进的发展，并在遥感、工业检测、医学、生物、天文、执法、防御等[48]。
在大多数情况下，人工解释是根本不可能的，而从图像中提取信息的唯一可行解决方案是通过计算机进行数字图像处理。由计算机实现的数字图像处理算法对于替代人类解释图像数据非常重要。已经开发了许多图像处理算法，用于从遥感海冰图像分析海冰统计数据和冰属性，在本节中，我们将概述该领域的一些相关文献。
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|ICE CONCENTRATION CALCULATION
从公式 1.1 可以清楚地看出，使用冰图像数据估计冰浓度相当于区分冰像素和水像素。由于冰通常比水亮，因此通常使用阈值方法从水像素中提取冰[54,169,185]. 例如，Markus 和 Dokken [103] 提出可以通过根据局部强度分布调整冰和开阔水域之间的阈值来确定海冰像素，而 Johannessen 等人则提出了这一建议。[70] 介绍了一种从 ERS（欧洲遥感）SAR（合成孔径雷达）图像中检索海冰浓度的算法，该算法使用两个阈值将开阔水域与厚冰分开。
冰浓度推导通常与冰类型分类相关，因为在计算冰浓度时应考虑所有类型的海冰。因此，用于冰类型分类的算法，如无监督和监督分类[169]、纹理特征[89]和神经网络[77]等，也可用于计算冰浓度。然后通过将冰图像中存在的多种冰类型的浓度相加得出冰浓度。
机器视觉代写|图像处理作业代写Image Processing代考|SEA ICE TYPE CLASSIFICATION
无监督和有监督分类算法在海冰类型分类中很流行[81,55,42,143,133,112,138,43,142,181]. 在无监督分类方法中，根据像素的光谱特性将像素分配给类别，而用户对这些类别的存在没有任何先验知识；而在监督分类方法中，通过提供样本类来训练分类器[71]，根据用户的知识对像素进行分组。Hughes [64] 研究了使用无监督的ķ-means 聚类方法，用于对来自的数据进行自动分类7小号小号米/一世通道，他证明，通过使用所有通道的发射率进行聚类，可以获得季节性和常年冰盖中不同冰态的分类。Dabboor 和 Shokr [37] 提出了一种迭代监督分类方法，该方法利用复杂的基于 Wishart 分布的似然比 (LR) 和空间背景标准来区分极化 SAR 数据的海冰类型。
图像特征，特别是表征图像中区域的局部和统计特性的纹理特征，已广泛用于海冰类型的分类[63,138,31,142,26,27]. 在海冰图像分类的灰度共生矩阵（GLCM）纹理分析[56]方面已经进行了多项研究工作[138,101,89]. GLCM 需要定义许多重要的参数。Soh 和 Tsatsoulis [142] 定量评估了 GLCM 纹理参数和表示，他们确定了映射 SAR 海冰图像纹理特征的最佳纹理参数和表示。他们还开发了三个 GLCM 实现，并通过受监督的贝叶斯分类器在海冰纹理上下文中评估了这些开发的实现。其他纹理分析方法，如 Gabor 和马尔可夫随机场 (MRF)，也可用于海冰图像分类。Clausi [25] 比较了基于 GLCM、Gabor、MRF 以及这三种方法的组合对 SAR 海冰图像进行分类的纹理特征能力。
神经网络也被应用于海冰类型的分类[74,14,181]. 例如，Comiso [33] 利用反向传播神经网络通过使用无监督 ISODATA 聚类分析结果来训练系统来改进分类。哈拉等人。[55] 开发了一种神经网络，该网络采用学习向量量化 (LVQ) 方法执行初始聚类，并通过迭代最大似然 (ML) 方法改进了结果，用于 SAR 图像中的海冰分类。佩德森等人。[119] 使用具有 3 层的前馈反向传播神经网络进行基于纹理特征的海冰类型分类。
除了上述分类方法之外，Yu 和 Clausi [180] 还开发了一种使用语义（IRGS）算法的所谓迭代区域生长，该算法
结合图像分割和分类对可操作的 SAR 海冰图像进行分类。在这个 IRGS 算法中，首先使用分水岭算法 [167] 将图像分割成小的同质区域，然后迭代执行基于 MRF 的标记和区域合并过程，直到无法进一步执行合并。IRGS 算法已应用于加拿大冰局 (CIS) 提供的海冰地图中的多边形，用于对海冰类型进行分类 [112]，并通过结合基于 Wishart 分布的极化特征模型和进一步扩展极化 SAR 图像分类。修改关键步骤[179]。
需要说明的是，上述工作主要将海冰分为初年冰、多年冰和幼冰。这些海冰类型不同于我们在本书中分类的冰类型，如第 1.2.2 节所述。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。