我不想使用阳光下可见度改善 (SVI)、内容自适应背光控制(CABL)这些功能,要怎么搞才能禁用?

从来从来病床一张 2023-01-12 10:01:29

我不想使用阳光下可见度改善 (SVI)、内容自适应背光控制(CABL)这些功能,要怎么搞才能禁用?

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weixin_38498942 2023-01-12
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禁用 PP 后台程序就可以了
从 /device/qcom/XXXXX/init.target.rc 中移除以下行(其中 XXXXX 代表 MSM8974、
MSM8226 等),确保在启动过程中不会运行 PP 后台程序。
service ppd /system/bin/mm-pp-daemon
class late_start
user system
socket pps stream 0660 system
group system graphics
直接移除设备中的 /system/bin/mm-pp-daemon。

内容概要:本文针对遥感影像中阴影干扰问题,提出了一种新的阴影植被指数(SVI),通过增强阴影区植被与明亮区植被、水体间的光谱差异,有效解决了阴影检测问题。研究使用Landsat ETM+、ALOS AVNIR-2、HJ-1A CCD和CBERS-02B CCD四种遥感数据验证SVI效果,结果显示分类精度高达90%以上,Kappa系数超过0.85。论文不仅提供了详细的SVI计算方法和分类流程,还通过Python代码实现了SVI的计算、分类、评估和可视化。此外,文章进一步扩展了SVI的应用,包括光谱特征对比、动态阈值确定、阴影校正模拟等,验证了SVI在阴影检测和消除中的有效性。 适合人群:具备遥感影像处理基础,从事地理信息系统(GIS)、遥感数据分析及相关领域工作的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:①用于遥感影像中阴影区植被的精确分类;②提高水体、阴影植被和明亮植被之间的区分度;③通过动态阈值和阴影校正技术,优化遥感影像的处理效果;④验证和评估阴影植被指数(SVI)在不同遥感数据中的应用效果。 其他说明:该资源不仅提供了理论分析和公式推导,还包括完整的Python代码实现,帮助读者理解和应用SVI。建议读者在学习过程中结合实际遥感数据进行实验,并根据具体情况调整参数和阈值。

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