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Matlab数据融合代码-FuVarRelease: IEEETIP2020论文超光谱与多光谱图像融合中超分辨率技术的研究相关代码...

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简介：
简介：本项目提供了用于实现IEEE TIP 2020论文中提出的超光谱和多光谱图像融合中超分辨率技术的Matlab代码，支持数据融合研究。 数据融合的MATLAB代码针对超光谱与多光谱图像的超分辨率处理，能够反映季节性光谱变化特性。此软件包包含作者对相关论文实现的内容。 大多数高光谱（HS）和多光谱（MS）图像融合模型假设这两类图像是在同一条件下采集到的。因此，在不同时间获取这些图像时，由于季节或拍摄条件的变化（例如光照、大气状况等），通常会对算法性能产生不利影响。为此，我们在本工作中提出了一种更为灵活的模型，能够考虑这种变化性，并在观察到显著差异的情况下依然保持良好的表现。 该代码使用MATLAB编写，包含以下文件和脚本： - example1.m：用于演示比较不同算法效果（基于合成图像） - example2.m：同样为算法对比提供示例脚本（巴黎图片为例） - example3.m：另一组针对特定场景的测试案例（太浩湖图像使用中） - example4.m：进一步展示模型性能的不同情形（IvanpahPlaya图象） 此外，软件包结构还包括： ./FuVar/ - 包含与FuVar算法相关的MATLAB文件 ./utils/ - 提供有用的功能、指标及其他方法 ./DATA/ - 存放示例中使用的数据文件 重要提示：如果您使用此代码，请在任何最终发表的文献或出版物中标注引用以下内容： [1] Super-Resolution for Hyp

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  • Matlab数据融合代码-FuVarRelease: IEEETIP2020论文超光谱与多光谱图像融合中超分辨率技术的研究相关代码...
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    简介：本项目提供了用于实现IEEE TIP 2020论文中提出的超光谱和多光谱图像融合中超分辨率技术的Matlab代码，支持数据融合研究。 数据融合的MATLAB代码针对超光谱与多光谱图像的超分辨率处理，能够反映季节性光谱变化特性。此软件包包含作者对相关论文实现的内容。 大多数高光谱（HS）和多光谱（MS）图像融合模型假设这两类图像是在同一条件下采集到的。因此，在不同时间获取这些图像时，由于季节或拍摄条件的变化（例如光照、大气状况等），通常会对算法性能产生不利影响。为此，我们在本工作中提出了一种更为灵活的模型，能够考虑这种变化性，并在观察到显著差异的情况下依然保持良好的表现。 该代码使用MATLAB编写，包含以下文件和脚本： - example1.m：用于演示比较不同算法效果（基于合成图像） - example2.m：同样为算法对比提供示例脚本（巴黎图片为例） - example3.m：另一组针对特定场景的测试案例（太浩湖图像使用中） - example4.m：进一步展示模型性能的不同情形（IvanpahPlaya图象） 此外，软件包结构还包括： ./FuVar/ - 包含与FuVar算法相关的MATLAB文件 ./utils/ - 提供有用的功能、指标及其他方法 ./DATA/ - 存放示例中使用的数据文件 重要提示：如果您使用此代码，请在任何最终发表的文献或出版物中标注引用以下内容： [1] Super-Resolution for Hyp
     
  • 基于多光谱图像超分辨率技术的遥感图像融合
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    本研究聚焦于提升遥感图像质量，采用先进的多光谱图像超分辨率技术进行图像融合，以实现高空间分辨率与高光谱信息的完美结合。 传统遥感图像融合方法未能充分利用低分辨率多光谱图像的空间细节信息。为此，本段落提出了一种基于超分辨率处理的遥感图像融合技术，旨在提升低分辨率多光谱图像的空间质量同时保留其光谱特性。具体而言，通过稀疏表示的方法对原始低分辨多光谱影像进行增强处理；然后利用小波变换将亮度分量Y从经过超分辨率处理后的多光谱图与全色图像相融合；最后通过逆向的YUV转换获得最终的融合结果。 实验在真实遥感数据上验证了该方法的有效性，显示其能够显著提高融合后影像的空间细节表现力，并且不会影响到原始的光谱特征。对比分析进一步证实了所提方案的优势所在。
     
  • Matlab中的数据融合代码-SupReME：实现单传感器多光谱多分辨率图像的超分辨率
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    SupReME是专为MATLAB设计的数据融合工具，用于处理来自单一传感器的多光谱和多分辨率图像，以提高空间分辨率并增强细节。 数据融合MATLAB代码用于处理来自单个传感器的多光谱多分辨率图像以实现超分辨率技术，作者为何塞·比奥卡乌斯·迪亚斯（Jose Bioucas-Dias），版权所有2017年：苏黎世联邦理工学院和里斯本大学。版本变化0.1，首次发布。 重要提示：如果您使用此软件，则应在任何所得的出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor, C.Lanaras, J.Bioucas-Dias, E.Baltsavias, K.Schindler. CVPRW,Honolulu,USA,July2017。 该代码是作者对文献[1]的实现，使用MATLAB编写。包含以下文件： - apexSample.mat：模拟Sentinel-2响应的APEX图像示例。 - ms_fusion_apex.m：执行SupReME演示脚本。 - ./functions: 所有必要的函数 - 许可证：代码的GPL许可证 注释与真实Sentinel-2图像一样对待不同分辨率通道的共配准。
     
  • 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。
     
  • 高光谱和多光谱数据的融合技术
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    本研究聚焦于探索与开发高光谱及多光谱数据融合的技术方法，旨在提升图像在分类、识别等方面的精度与效率。 高光谱与多光谱数据融合在城市规划、土地利用以及军事侦察等领域具有广泛的应用前景。本段落主要针对高光谱图像空间分辨率较低的问题进行探讨。
     
  • 高光谱图像分解的Matlab代码-DataDependentSUvarRelease: IEEETIP2020论文...相关
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    这段简介可以描述为：高光谱图像分解的Matlab代码是与IEEE TIP 2020年发表的文章相关的数据依赖性超矢量释放程序。此代码能够帮助研究人员和学生更好地理解和应用高光谱图像分析技术。 高光谱图像分离的MATLAB代码实现了一个数据相关多尺度模型来处理具有光谱可变性的高光谱解混问题。该包包含了作者对论文[1]中方法的具体实现。 我们采用超像素的多层次策略，以解决端元（即构成材料）变化带来的挑战性光谱分离任务。通过利用丰度和端元的空间规律信息——这些变量在基于超像素的多尺度变换下是平滑的——我们在两个方面改进了算法：首先引入先验知识来提高丰度估计的质量；其次，重新设计优化问题以显著降低计算复杂度。 该代码库包括以下文件： - example1.m: 比较不同算法性能的演示脚本(DC1) - example2.m: 比较不同算法性能的演示脚本(DC2) - example3.m: 比较不同算法性能的演示脚本(DC3) - demo_houston.m: 使用休斯顿数据集进行比较展示 - demo_cuprite.m: 使用Curite数据集进行比较展示 此外，还包括了以下目录： ./MUAV/ - 包含与MUAV（多尺度光谱分析）算法相关的MATLAB文件。 ./other_methods/- 存放ELMM和PLMM等其他方法的代码 ./utils/- 一些有用的辅助函数 ./DATA/- 提供示例中使用的数据集 README文档提供了关于如何使用此软件包的重要信息。
     
  • 高光谱与全色融合_光谱_matlab_高光谱影像融合_高光谱_
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    本项目聚焦于利用MATLAB平台实现高光谱图像和全色图像的融合技术研究。通过优化算法，提升高光谱影像的空间分辨率，结合光谱信息与空间细节，旨在提高遥感数据分析精度与应用价值。 自行替换高光谱和全色影像的名称即可运行Brovey_fuse。
     
  • 多光谱影像融合 MATLAB.zip
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    本资源包提供了基于MATLAB实现的多种多光谱影像融合算法及示例代码，适用于遥感图像处理研究与应用。 使用MATLAB对高分辨率的多光谱图像和低分辨率的全色图像进行融合，分别采用了DWT和PCA两种方法。大家可以分别调用这两种方法。
     
  • 基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率方法
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    本研究提出一种新颖的方法，利用高光谱图像中像素间的光谱相似性进行超分辨率重建。通过增强空间和光谱信息，显著提升图像细节与质量，为遥感、医疗成像等领域提供有力支持。 基于光谱相似性的高光谱图像超分辨率算法是一种用于提升高光谱遥感图像空间分辨率的技术。该技术结合了成像技术和光谱分析方法，能够获取从紫外到远红外区域的电磁波数据，并生成包含丰富信息的窄带连续光谱图像。这种技术常被应用于监测植被、土壤湿度、矿物分布及环境污染等场景。 在处理高光谱图像的过程中，超分辨率重建是指通过低分辨率图来构建出高质量高空间分辨力的新图的过程。对于这类图像而言，除了提高其物理尺寸外，还需保证每个像素点所携带的光谱信息准确无误。这是因为不同的物质如植物种类和矿物成分等可以通过它们独特的光谱特征加以区分。 该算法利用了像元间普遍存在的相似性来优化重建效果。通过将这种光谱上的相近关系作为约束条件，并结合主成分分析（PCA）技术降低数据维度，从而提高计算效率的同时保证图像的分辨率与质量不受影响。 具体而言，首先应用结构自相似性的概念提升空间细节；其次利用PCA减少波段数量以加速处理流程；最后基于像元间的光谱一致性构建算法约束项来确保重建结果的真实性和精确性。实验结果显示该方法在提高图像质量和保持原始光谱信息方面优于传统的双三次插值和SRSM等传统技术。 此外，这项创新不仅提高了单个通道的超分辨率能力，并且成功扩展到了处理数百乃至上千波段的数据集上，在保证运算效率的同时实现了高精度重建结果。因此它具有广泛的应用前景，尤其是在环境监测、资源勘探、农业评估以及军事侦察等领域中展现出巨大潜力和价值。 该研究得到了国家自然科学基金（***）及科技支撑计划项目的资金支持（201），为深入探讨与应用推广奠定了坚实基础。
     
  • 关于多特征融合的高光谱遥感图像分类的研究
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    本研究聚焦于提升高光谱遥感图像分类精度，通过创新性地融合多种特征，探索高效的分类算法和模型优化策略。 遥感图像分类在遥感研究领域具有重要意义。本段落提出了一种基于多特征融合的高光谱遥感分类方法，旨在提高其分类精度。该方法结合了空间、光谱及纹理等不同类型的特征，并采用AdaBoost集成算法进行最终分类。 首先，通过主成分分析（PCA）对原始数据进行降维处理并提取图像的纹理和直方图特征；随后将这些特征归一化以确保一致性与可比性。在此基础上使用AdaBoost方法提高分类精度。实验结果显示，在多特征融合策略下获得的分类结果优于单一特征的应用，证明了该方法的有效性和优越性。 这一研究不仅展示了如何利用多种类型的信息来改进高光谱图像识别技术，并且为未来探索更多高级集成学习算法提供了方向和可能性。