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正交子空间投影法(OSP)在高光谱学习中的应用.html

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简介：
本文探讨了正交子空间投影法（OSP）在高光谱图像分析中的应用，通过理论阐述与实验验证，展示了其在特征提取和分类任务中的优越性能。 本段落对应于我本人博客中的《高光谱学习---正交子空间投影法OSP(Orthogonal Subspace Projection)》一文。如果各位觉得有哪里不妥或排版可以优化，可下载后修改并发给我。你也是作者之一。

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  • 正交子空间投影法(OSP)在高光谱学习中的应用.html
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    本文探讨了正交子空间投影法（OSP）在高光谱图像分析中的应用，通过理论阐述与实验验证，展示了其在特征提取和分类任务中的优越性能。 本段落对应于我本人博客中的《高光谱学习---正交子空间投影法OSP(Orthogonal Subspace Projection)》一文。如果各位觉得有哪里不妥或排版可以优化，可下载后修改并发给我。你也是作者之一。
     
  • 论文研究: KRX高光谱异常检测算法基于目标正交子空间投影加权.pdf
    优质
    本文提出了一种改进的目标正交子空间投影方法结合权重调整策略，用于KRX高光谱数据中的异常检测，提高了检测精度和鲁棒性。 在高光谱图像中的异常目标检测问题中，由于原始数据源不能准确表征背景数据的分布，导致虚警概率较高。为此，本段落提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX算法来解决这一问题。
     
  • SPA连续投影算法在光谱中的应用
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    本研究探讨了SPA（序列投影分析）连续投影算法在光谱数据分析中的高效应用，通过优化变量选择过程，显著提升了模型预测精度与计算效率。 光谱选取特定的波长。
     
  • 关于深度学习在高光谱影像分类中的应用研究
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    本研究聚焦于利用深度学习技术提升高光谱影像分类精度与效率，探索适合该领域的模型架构和算法优化策略。 基于深度学习的高光谱影像分类方法研究
     
  • Salinas高光谱数据在机器学习分类中的应用
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    本研究探讨了利用Salinas高光谱数据进行机器学习分类的应用，旨在评估不同算法对复杂地物识别的效能和准确性。 Salinas高光谱数据集是遥感领域常用的数据资源之一，采集自美国加州的一个农业区。该数据集包含256*256个像素点以及224个光谱波段，并且每个像素的空间分辨率达到了3.7米。它由NASA的Jet Propulsion Laboratory (JPL)在2001年收集并公开发布，供科研人员使用。 Salinas高光谱数据主要用于研究植被覆盖度和农作物种类分类等问题。该数据集涵盖了13种不同的作物类型，例如玉米、小麦、豆类及番茄等，并且还包括了裸土、道路以及建筑物等地表类型的样本。由于不同地物的光谱反射特性存在差异性，因此可以通过高光谱数据分析来实现对这些不同类型地物的有效分类。 除了农作物识别之外，Salinas数据集还能够支持环境监测、水资源管理以及城市规划等多个领域的研究工作。凭借其丰富的光谱信息资源，科研人员可以借助该数据集进行精确的地表覆盖类型识别和分析任务。
     
  • 考虑局部信息的核化正交子空间投影目标检测方法 (2013年)
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    本文提出了一种新的基于核化正交子空间投影的目标检测方法，该方法特别引入了对局部信息的考量，有效提升了复杂背景下的目标识别准确率。 本段落提出了一种基于局域信息的核化正交子空间投影的目标探测方法（KLOSP）。通过模拟数据实验验证了该方法相比其他子空间目标探测方法具有更优的接受者操纵特征曲线；此外，真实影像数据显示，KLOSP 方法相较于传统目标检测手段能够提供更高的目标与背景可分度，并能准确识别高分辨率图像中的目标。
     
  • 基于深度学习的高光谱图像空间-光谱联合特征提取
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    本研究提出一种基于深度学习的方法，用于从高光谱图像中高效地抽取空间和光谱融合特征，以提升图像分类与目标识别性能。 鉴于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性及空间相关等特点，本段落提出了一种基于深度学习的空-谱联合（SSDL）特征提取算法以有效挖掘这些数据中的空-谱特征。该方法采用堆叠自动编码机等多层次深度学习模型对高光谱图像进行逐层训练，从而识别出其中深层次的非线性特性；随后依据每个像素的空间邻近信息，将样本深度特征与空间信息相融合，增强同类地物间的聚集性和不同类地物之间的区分度，进而提升分类效果。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷两个高光谱数据集上的实验结果显示，在1%的样本比例下总体分类精度分别达到了91.05%和94.16%，而在使用5%样本的情况下，则进一步提高到了97.38%和97.50%。这些结果表明，SSDL算法通过整合深度非线性特征与空间信息，在提取具有更强鉴别能力的特征方面表现出色，并且相较于同类方法能够获得更高的分类精度。
     
  • ADMM_3DDnCNN_HSI_deconvolution: 实施论文“利用3DDnCNN学习光谱空间先验用于高光谱图像的反卷积...
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    ADMM_3DDnCNN_HSI_deconvolution是基于论文《利用3DDnCNN学习光谱空间先验进行高光谱图像反卷积》的一个项目，采用先进的3DDnCNN模型来恢复高光谱图像的清晰度和细节。 通过3DDnCNN学习光谱空间先验以进行高光谱图像反卷积的步骤如下： 1. 运行Cave_processing.py来处理公共数据集CAVE； 2. 运行get_kernel.py获取本段落使用的服务器模糊内核。 3. 使用blurring_image.m使原始高光谱图像与获得的内核进行模糊处理； 4. 执行main_con.py以运行高光谱图像反卷积的主要功能。 如果需要训练和测试去噪神经网络3DDnCNN，请执行以下操作： 1. 运行train.py来训练3DDnCNN; 2. 运行test.py以测试3DDnCNN; 如有任何疑问，可以通过发送电子邮件的方式与作者联系。若此代码对您有帮助，请引用我们的论文如下： @inproceedings {wang2020learning， title = {通过3DDNCNN为高光谱图像反卷积学习光谱空间先验}， 作者= {Wang，Xiuheng和Chen，Jie and R} }
     
  • 连续投影算法及其在slopezbb和spamatlab中的应用_光谱与波长选择
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    本文探讨了连续投影算法，并分析其在SLOPEZBB及SPAMATLAB软件工具中的具体实现与优化应用，深入研究该算法在光谱解析及变量选择领域的效能。 连续投影算法用于实现光谱数据特征波长的选择。
     
  • 基于旋转不变子空间的MATLAB代码在空间谱估计中的应用
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    本研究利用MATLAB实现了一种基于旋转不变子空间的技术，在空间谱估计领域取得了显著成果。该方法提高了信号处理中目标定位和参数估测的精确度与效率，适用于雷达、通信等多领域的应用需求。 空间谱估计中的选择不变子空间方法是一种重要的技术，在信号处理领域有着广泛的应用。这种方法通过选取特定的子空间来提高谱估计的准确性和分辨率。在实际应用中，它能够有效地区分接近频率的信号源，并且对于噪声具有较好的抑制能力。