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MATLAB开发——高光谱图像指数分析

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简介：
本项目利用MATLAB进行高光谱图像处理与分析，专注于提取和计算各种植被、矿物或地物相关的光谱指数，以支持环境监测和地质调查等应用。 该程序使用MATLAB开发，用于高光谱图像指数分析。它计算8个不同的图像索引。

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  • MATLAB开发——高光谱图像指数分析
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    本项目利用MATLAB进行高光谱图像处理与分析，专注于提取和计算各种植被、矿物或地物相关的光谱指数，以支持环境监测和地质调查等应用。 该程序使用MATLAB开发，用于高光谱图像指数分析。它计算8个不同的图像索引。
     
  • MATLAB开发——高光谱图像解混与去噪
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行高光谱图像处理，重点研究和实现解混及去噪技术，旨在提升图像质量和分析精度。 Matlab开发：高光谱解混和去噪。演示高光谱混合噪声的解混过程。
     
  • ATGP_高光谱图像；PCA高光谱分解；混合像元分解；高光谱源码.rar
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    本资源包包含用于处理高光谱图像的代码和文档，重点介绍了基于PCA的高光谱数据降维及混合像元分解技术，适用于科研与教学。 高光谱图像；高光谱分解_PCA；混合像元分解；高光谱源码.rarrar
     
  • MATLAB CNN高光谱图像分类方法
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    本研究探讨了基于MATLAB平台的卷积神经网络(CNN)在高光谱图像分类中的应用，提出了一种高效准确的分类方法。 使用MATLAB进行CNN高光谱图像分类的研究与实现。
     
  • 基于MATLAB的高光谱图像主成分分析实现
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    本研究利用MATLAB软件平台，探讨并实现了高光谱图像的数据处理技术——主成分分析（PCA），旨在优化数据压缩与特征提取效率。 进行高光谱图像处理时的降维程序，只需修改文件中的读入参数名称即可使用。
     
  • ENVI高光谱分析中的PPI纯净像元指数
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    简介：PPI（纯净像元指数）是ENVI软件中用于高光谱数据分析的一种方法，专门识别和提取最纯净的像素，从而提高分类精度和数据解释质量。 PPI（纯净像元指数）生成的结果是一副灰度影像，DN值越大表明该像素越纯。 作用及原理： 纯净像元指数法通过对图像中的每个像素进行反复迭代，在多光谱或高光谱影像中寻找最“纯”的像素。（通常基于MNF变换结果来进行） 通过将N维散点图迭代映射为一个随机单位向量，每次映射的极值像素被记录下来，并且这些极值像元的数量也被记录。 根据每个像素在多次映射过程中成为极值像元次数来决定该像素是否为纯净像元。 计算时需要输入的参数： 进行迭代的次数 设置域值系数（用于确定何为“极端”像元） 数据二次采样（减少内存需求，但不能设得太小）
     
  • 高分辨率宽光谱光谱分析系统的开发设计
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    本项目致力于研发一种新型高分辨率宽光谱光谱分析系统，旨在实现对不同波长范围内的光线进行精确测量与高效解析。该系统能够广泛应用于科学研究、环境监测及工业检测等多个领域，为用户提供全面的光谱数据支持和深入的数据分析能力。 结合光学像差理论与光栅色散原理，并采用像元分辨率匹配方法，本段落提出了一种设计宽光谱高分辨率Czerny-Turner型光栅光谱仪初始结构的方法。在考虑机械加工装调及通光效率的基础上，该方法被应用于波长范围为200~1000 nm、分辨率为0.01 nm的光学系统中。通过ZEMAX软件对设计进行了仿真和优化，结果表明此设计方案能够满足光谱探测范围、分辨率以及通光孔径等各项要求，并且仪器的设计性能均符合指标需求。
     
  • 高光谱图像分解的Matlab代码-SpectralSuperResolution: 光谱超分辨率
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    SpectralSuperResolution是一款用于执行高光谱图像分解的Matlab工具。它通过先进的算法提供高效的光谱超分辨率处理，增强图像细节和质量。 该存储库包含了用于高光谱数据的光谱超分辨率设计的MATLAB代码与脚本。所提出的方法通过运用稀疏表示(SR)学习框架，从低分辨率形式中合成出具有高光谱分辨率的三维数据立方体。基于SR框架，各种低和高光谱分辨率的数据立方体可以被表达为来自已学过的过完备字典元素的稀疏线性组合。 所提出的方案性能通过使用EO-1 NASA Hyperion卫星获取的夏威夷岛2015年8月30日的高光谱场景进行评估。该场景覆盖了可见光和近红外范围内的67个波段，从436.9到833.83纳米。 对于字典训练阶段，我们设计了一种基于ADMM稀疏耦合字典学习方案来建模高光谱分辨率与低光谱分辨率的特征空间。通过使用10万个训练数据对（包括高低两种分辨率的数据立方体），我们构建了包含512个代表元素的词典。
     
  • MATLAB开发——光学相干成像的重建与光谱分析
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    本项目聚焦于利用MATLAB平台进行光学相干成像(OCT)技术的研究，涵盖图像重建算法及光谱数据解析，旨在提升医学诊断和生物组织检测的精确度。 MATLAB开发——光学相干成像的重建与光谱分析。该程序用于光谱域OCT图像的重建及光谱分析。
     
  • MATLAB开发——光学相干成像的重建与光谱分析
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    本项目利用MATLAB进行光学相干成像的数据处理和模拟仿真，专注于图像重建及光谱数据分析技术的研究与应用。 Matlab开发涉及光学相干成像的重建及光谱分析。包括光谱域OCT图像的重建与光谱分析代码。