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拉曼光谱Matlab代码(raman_spectroscopy)用于高光谱图像处理。

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简介:
该存储库提供用于处理由WiTECControl4软件产生的、包含高光谱拉曼图像的代码。这些图像的特点是,每个像素都对应着与其相关的光谱信息。具体而言,根据给定波数的光谱强度,对图像中的每个像素进行颜色编码,从而呈现出高光谱拉曼图。最初,此代码主要应用于分析各种陨石中发现的有机物质的拉曼图像数据,但其应用范围可以扩展到任何感兴趣的材料的研究。为了方便使用,您需要下载本存储库中提供的所有代码,以及运行处理流程所需的示例文件。请注意,这些代码并非由我个人编写,而是来自马里兰大学的ThomasC.OHaver博士。我衷心感谢OHaver博士的代码贡献!在此存储库中,您将找到用于处理收集到的图像的多种脚本。此外,为了满足不同用户的需求,我正在致力于开发两种完全可用的处理管道——一种在Python中实现,另一种在Matlab中实现。如果您对改进此工具有任何建议或希望贡献代码,请随时与我联系。

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客服
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  • MATLAB-Raman_spectroscopy:
    优质
    本项目提供了一系列用于高光谱图像处理的MATLAB代码,专注于拉曼光谱分析,旨在简化数据处理流程,便于科研人员和工程师进行深入研究。 拉曼光谱的MATLAB代码用于处理由WiTECControl4软件生成的高光谱图像数据。这些图像是每个像素都有特定光谱强度值的数据集,根据不同的波数对像素进行颜色编码。该存储库最初是为了分析陨石中有机材料的拉曼图像而设计,但适用于任何类型的材料。 要使用此处理管道,请下载本存储库中的所有代码和示例文件。这些代码基于马里兰大学Thomas C. OHaver博士的工作,并在此表示感谢。 在该存储库中,您可以找到用于分析收集到的数据的各种脚本。目前使用的脚本是跨语言的(即部分使用Python编写,另一些则用MATLAB)。考虑到可能有人不希望或无法使用MATLAB, 我正在努力实现一个完整的处理流程版本仅限于单一编程语言。 感谢您的耐心等待和任何提供的反馈!
  • Matlab中的数据预_数据分析与_
    优质
    这段内容包含了一系列针对光谱数据分析和处理的MATLAB代码,特别适用于拉曼光散射实验中获取的数据。代码旨在优化原始信号的质量以提高后续分析精度,为个人研究使用而编写。 光谱数据预处理可以非常全面地进行,所有需要的步骤都可以自己完成。
  • -MATLAB工具箱
    优质
    本课程专注于使用MATLAB光谱工具箱进行高光谱图像处理,涵盖数据预处理、特征提取及分类等关键技术。 我正在寻找一个适用于MATLAB的高光谱工具箱,用于处理高光谱遥感图像的研究工作。
  • kernel_pca.rar_PCA降维_PCA_matlab_降维_pca
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的高光谱图像PCA降维代码,适用于进行光谱数据分析和图像处理。包含kernel PCA方法,有效降低数据维度并保留关键信息。 核主成分分析法在高光谱图像的降维处理中效果显著。
  • 在线解混MATLAB-Online-Unmixing-PLMM:基变异性的多时段
    优质
    本项目提供了一套用于多时段高光谱图像在线解混的MATLAB代码,采用具有光谱变异性的PLMM模型,旨在提升高光谱数据分析效率和精度。 高光谱图像分离的MATLAB代码描述了处理多时相高光谱图像在线解混的方法,并考虑到了光谱可变性的影响。相关方法由P.-A.Thouvenin、N.Dobigeon和J.-Y.Tourneret在《IEEE Transactions on Image Processing》期刊上发表,卷25,第9期,页码3979-3990,出版日期为2016年9月。 实验说明:为了运行文章中报告的真实数据上的代表性实验,请配置并执行main.m脚本。依赖关系:当前代码包含了由相关作者开发的MATLAB函数,并参考了以下文献中的描述: [1] J.M.Nascimento和J.M.Bioucas-Dias,顶点分量分析:一种分离高光谱数据的快速算法, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 卷43, 第4期,页码898-910,2005年4月。 [2] J.M.Bioucas-Dias和M.A.T.Figueiredo,“约束稀疏回归”,未提供具体文献信息。
  • 优质
    高光谱影像处理是一种先进的遥感技术,通过获取地物连续、详细的光谱信息,实现对目标物质的精确识别和分类。这项技术广泛应用于环境监测、地质调查及农作物研究等领域。 用MATLAB处理高光谱图像涉及多种技术与算法的应用。在进行此类操作时,可以利用MATLAB提供的丰富工具箱和函数库来实现数据预处理、特征提取及分类等任务。此外,通过编写自定义脚本或使用现有代码示例,研究人员能够深入探索高光谱成像领域中的复杂问题,并获得高质量的分析结果。
  • Shred: 从RGB多估算数据的Matlab
    优质
    Shred是一款基于Matlab开发的工具,旨在通过RGB多光谱图像高效生成高质量的高光谱数据。适用于科研与遥感领域。 RGB/多光谱的高光谱估计过程是由B. Arad和O. Ben-Shahar在论文“Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images”中描述,并通过MATLAB实现的。有关更多详细信息,可以在本·古里安大学找到。如果您在工作中使用此代码,请引用该文献:Arad, B., & Ben-Shahar, O. (2016). Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images. In European Conference on Computer Vision (ECCV) proceedings.
  • 原始-XD.doc
    优质
    本文档探讨了针对原始高光谱图像的数据预处理技术,重点介绍了名为XD的新方法,该方法旨在提高图像质量和数据利用效率。 高光谱图像处理是遥感与图像分析领域的重要分支之一,它涉及多波段光谱数据的采集及解析工作。在MATLAB环境下进行这项任务通常会经历一系列步骤:包括文件读取、预处理、特征提取以及可视化等环节。 首先,在打开数据文件时,使用`fopen`函数建立一个指向特定文件(例如`Terrain.hsi`)的指针,这一步骤通过命令如`datafile1=fopen(Terrain.hsi)`实现。接着,利用`fread(datafile1,4,int32)`从该文件中读取四个整数信息以获取图像宽度、长度、波段数目及每个像素占用字节数等关键参数。 随后,在完成基础信息的提取后,通过`cur=fread(datafile1,inf,int16)`命令继续读取剩余的所有数据,并利用`size(cur)`函数确定总的像素数量。为了将一维数组转换为适合处理的形式,接下来使用了`reshape`函数来生成一个210x(307*500)的矩阵`array`,从而实现了每个波段光谱信息的有效排列。 在数据重组完成之后,通过计算波段标准差进一步进行噪声识别。具体来说,先将阵列重新组织为每列代表单个波段的所有像素形式:`stdv=reshape(array,500*307,210)`;接着执行`std(stdv)`以获取每个波段的标准偏差值,从而帮助辨识潜在的噪声或无效数据。绘制这些标准差曲线可以初步判断哪些波段可能存在无用信息。 然后,在进行图像显示时,从矩阵中选择特定波段的数据(如第175个),转换为307x500大小,并通过`imshow(pic,[])`函数展示选定的高光谱图像。此外,生成直方图有助于分析数据分布情况和异常值检测。 这些基础操作构成了高光谱图像处理的基础框架,在此基础上可以进一步开展诸如降维、分类及目标识别等复杂任务。对于去除噪声或提取关键信息的需求,则可通过设定阈值或者应用主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)等技术来实现。最后,直方图的生成有助于理解数据统计特性,并为后续图像增强或分类提供参考依据。