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基于协方差矩阵估计的高光谱图像降噪方法

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简介：
本研究提出了一种基于改进协方差矩阵估计的算法，有效提升高光谱图像降噪效果，保持图像光谱特性和空间细节。 基于协方差矩阵估计的高光谱图像去噪方法能够有效去除噪声，提高图像质量。这种方法利用了高光谱数据的空间和光谱相关性，通过准确估计样本之间的协方差矩阵来实现降噪处理。在实际应用中，该技术可以显著改善高光谱图像的数据质量和分析精度。

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  • 基于协方差矩阵估计的高光谱图像降噪方法
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    本研究提出了一种基于改进协方差矩阵估计的算法，有效提升高光谱图像降噪效果，保持图像光谱特性和空间细节。 基于协方差矩阵估计的高光谱图像去噪方法能够有效去除噪声，提高图像质量。这种方法利用了高光谱数据的空间和光谱相关性，通过准确估计样本之间的协方差矩阵来实现降噪处理。在实际应用中，该技术可以显著改善高光谱图像的数据质量和分析精度。
     
  • 基于稀疏协方差矩阵的DOA估计方法.rar
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    本研究探讨了一种利用稀疏协方差矩阵进行方向-of-arrival (DOA) 估计的新方法，旨在提高信号处理中的定位精度和计算效率。 此代码利用阵列接收信号协方差矩阵的稀疏性，并通过压缩感知的稀疏重构理论实现信号方位估计。求解过程中使用了凸优化包。
     
  • 基于二次逼近的稀疏矩阵逆协方差估计方法
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    本研究提出了一种基于二次逼近技术的创新算法，专门用于高效地估计大型稀疏矩阵的逆协方差。该方法在保持计算效率的同时，显著提高了准确性与适用范围，在机器学习和统计学领域具有重要应用价值。 利用二次逼近法对稀疏矩阵的逆协方差矩阵进行估计，取得了较好的效果。
     
  • 基于Matlab的图像均方误差计算及BetaCompositionalModel高光谱解混方法
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    本研究利用MATLAB平台开发了图像均方误差计算工具，并提出了基于Beta-Compositional模型的高光谱数据解混算法，为遥感影像分析提供有效手段。 用于高光谱解混的Beta成分模型算法的MATLAB实现。 参见相关论文：doi：10.1109/JSTARS.2014.2330347 如果使用此代码，请引用Xiaoxiao Du和Alina Zare。 GatorSense BetaCompositionalModel是初始发行版（版本v1.0）。 注意：在任何出版物或演示文稿中使用BCM混合算法时，必须引用以下参考文献： X. Du, A. Zare, P. Gader, D. Dranishnikov，“使用Beta成分模型进行空间和光谱分解”，IEEE应用地球观测和遥感精选主题期刊，第1卷。7号6，第pp. 1994-2003，2014年6月。 BCM分解算法使用以下功能运行： [Parameters] = BCMParameters（endmembers）; [P] = BCM（Xim，参数，MethodFlag） 端成员输入是一个包含已知M个端成员的样本单元集合。
     
  • 基于KSVD的图像降噪方法
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    本研究提出了一种基于KSVD算法的先进图像降噪技术，通过优化字典学习过程，有效去除噪声同时保持图像细节。 在MATLAB中实现论文《通过学习字典的稀疏冗余表示进行图像去噪》的方法。创建根目录下的空文件夹： - log - figures - figures>curves - figures>cropped - figures>dictionary
     
  • 基于约束非负矩阵分解的高光谱图像解混方法（2012年）
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    本研究提出了一种基于约束非负矩阵分解的算法，用于高光谱图像中的混合像素分离和成分分析，显著提高了目标物识别精度。发表于2012年。 在使用非负矩阵分解方法解决高光谱图像解混问题时，标准目标函数的非凸性会阻碍最优解的获取。通过分析高光谱图像中端元光谱及其空间分布特性，我们提出了一种新的算法——最小估计丰度协方差和单形体各顶点到中心点均方距离总和最小约束下的非负矩阵分解（MCMDNMF）算法。该方法采用投影梯度作为迭代学习规则，并且在利用非负矩阵分解优点的同时，也考虑到了高光谱图像的独特特性，无需混合像元中必须包含纯像元的限制条件。仿真实验表明，MCMDNMF算法能够准确地从复杂的高光谱混合像元中分离出端元光谱并精确估计其丰度分布。
     
  • 基于采样协方差矩阵的混合核SVM高效频谱检测
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    本研究提出了一种利用混合核支持向量机(SVM)结合采样协方差矩阵的方法，实现高效的频谱检测技术。通过优化算法和数据处理策略，有效提升了复杂无线环境下的频谱感知能力与准确性。 近年来随着盲检测算法的提出，越来越多基于采样协方差矩阵的盲检测算法被应用于频谱感知领域。针对这些方法存在的检测门限为近似值、影响了其性能的问题，我们提出了利用混合核函数支持向量机（SVM）进行高效频谱感知的方法。该方法通过使用信号采样协方差矩阵的最大最小特征值和协方差绝对值得到的统计量作为SVM的输入特征，并训练生成分类器来实现频谱感知功能，无需计算检测门限并且减少了样本集大小。 我们采用遗传算法优化混合核函数的支持向量机参数。实验结果表明，相较于最大最小特征值（MME）和协方差绝对值（CAV）方法，该技术在提高检测概率的同时也缩短了感知时间，具有良好的实用价值。
     
  • noise-estimation.rar_噪声估计_估计噪声_matlab图像噪声方差估算
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    本资源为噪声估计工具包，适用于MATLAB环境。包含用于评估和处理图像中噪声的代码及算法，尤其针对噪声方差的估算提供详尽解决方案。 几种经典的图像噪声方差估计方法在相关论文中有详细描述，并且可以找到相应的源代码实现。
     
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    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。