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HSI-Matlab代码-HSI检测：用于高光谱目标和异常检测的Matlab代码

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简介：
本项目提供一系列基于Matlab的高光谱图像（HSI）处理算法，专注于目标识别与异常检测。适用于科研及教学用途，助力研究者深入探究高光谱数据分析技术。 HSI检测基于DM-BDL的高光谱目标检测的Matlab代码。

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  • HSI-Matlab代码-HSI检测：用于高光谱目标和异常检测的Matlab代码
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    本项目提供一系列基于Matlab的高光谱图像（HSI）处理算法，专注于目标识别与异常检测。适用于科研及教学用途，助力研究者深入探究高光谱数据分析技术。 HSI检测基于DM-BDL的高光谱目标检测的Matlab代码。
  • IDW算法MATLAB代码-高光谱异常检测（LSUNRSORAD和LSA）...
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    这段内容介绍了一种基于MATLAB平台实现的IDW算法代码，专门用于执行高光谱图像中的异常检测任务。该代码能够运用LSUNRSORAD和LSA技术有效识别出数据集内的异常像素点，为遥感影像分析提供强有力的支持工具。 IDW算法的MATLAB代码基于正则化子空间方法和协同表示进行高光谱影像异常检测。这是用于高光谱异常检测的MATLAB代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法）。有关该项目的更多信息，请参阅我们的论文： - 共同第一作者 - 侯苏增福、李炜、Lianru高、张冰、马Pengge 和 君临太阳。2020年。 - 侯苏增福，李伟，陶然，Pengge 马和 石蔚华。中国科学信息科学。2020年。 - 刘军，侯增福，李伟，冉涛，达尼洛·奥兰多，李洪斌。IEEE神经网络与学习系统汇刊, doi：10.1109/TNNLS.2021.3071026。 先决条件：MATLAB R2018b 其他相关论文： - tanh坤、苏增福侯，Dongelei马云，虞陈，钱渡。遥感, 2019, 11(13): 1578. 共同第一作者
  • HSI MATLAB代码-HSI在MATLAB中的应用
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    本资源提供HSI（高光谱成像）技术在MATLAB平台上的实现方法与应用案例，涵盖数据处理、分析及可视化等内容。 HSI在IT领域指的是高光谱成像（Hyperspectral Imaging），这是一种先进的遥感技术，能够捕捉到连续的、多个窄波段的光谱信息，在地球观测、环境监测、农业分析和医学成像等多个领域都有广泛应用。“HSI:Matlab”则表示使用Matlab编程环境来处理高光谱图像的数据分析与处理。作为一款强大的数学计算和数据分析工具，Matlab非常适合进行图像处理和模式识别工作。 在执行HSI分类任务时，利用Matlab的优势在于它具备丰富的内置函数及灵活的编程结构，能够方便地实现各种复杂的算法。“最小距离分类器”（Minimum Distance Classifier, MDC）是一种简单的分类方法。其原理是将未知样本点与训练集中的每个类别样本进行距离计算，并将其分配到最近的那个类别中去。尽管这种方法简单易懂，但在处理多维数据时可能会遇到“维数灾难”，即随着特征维度增加，分类性能可能下降。 提供的代码文件`MDC.m`实现的就是这种分类器功能。通常该函数包括以下步骤： 1. **数据预处理**：高光谱图像需要进行去噪、校正和平滑等操作以提高后续分类效果。 2. **特征选择**：由于HSI数据的高维度特性，可能需要挑选具有最大区分度的特征用于分类。 3. **训练集和测试集划分**：将数据分为训练集与测试集。前者用来构建模型，后者评估模型性能。 4. **距离计算**：通过欧氏距离、曼哈顿距离等常用方法来测量样本之间的差距。 5. **分类决策**：基于最近的距离分配类别标签给未标记的样本点。 6. **性能评估**：利用混淆矩阵、准确率、查准率和查全率等指标对模型效果进行评价。 “系统开源”标签表明这些代码是公开的，可供公众访问与修改。这为研究者及开发者提供了一个宝贵的资源平台，他们可以基于现有代码进一步开发或学习。文件列表中的`HSI-master`可能是整个项目的主目录，在其中可能包含执行分类器功能的函数以及数据文件如`data.mat`等。 总之，“HSI在Matlab中”的应用涵盖了高光谱图像处理、特征提取、分类算法及开源软件实践等多个方面，通过理解并实践相关代码可以深入学习如何使用Matlab进行高光谱图像分析和分类，从而提升自己在遥感图像处理领域的专业技能。
  • LOF异常检测Matlab代码及异常检测资源
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    本资源提供基于LOF（局部离群点因子）算法的异常检测Matlab实现代码及相关资料，适用于数据分析与安全监测等领域。 异常检测（也称为离群点检测）是一个既令人兴奋又具有挑战性的领域，旨在识别偏离常规数据分布的特殊对象。 在许多不同领域中，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测以及机械单元缺陷检测等，异常值检测已经证明了其重要性。 本存储库汇集了一系列资源： - 书籍和学术论文 - 在线课程与视频教程 - 离群点数据集 - 开源及商业工具包 - 相关的重要会议和期刊 未来将不断添加更多项目到此存储库中。如果您有任何宝贵建议，包括推荐其他关键资源，请随时通过提出问题、提交拉取请求或直接发送电子邮件与我联系。 祝您阅读愉快！ 另外，或许您会发现我的另一份相关资料同样有用： 目录 1. 书籍和教程 1.1 图书： - Charu Aggarwal 著：涵盖大多数异常值分析技术的权威教科书。 - Charu Aggarwal 和 Saket Sathe 合著：介绍在离群点检测中应用集成学习方法的一本优秀读物。 - Jiawei Han、Micheline Kamber 及 Jian Pei 编著：第12章专门讨论了异常值检测中的关键问题。 1.2 教程： - 用于异常检测的数据挖掘教程 - 异常值检测技术 - 场地: ACM SIGKD - 年份: 2008年
  • MATLAB匹配滤波代码-SRRX_project：高光谱图像异常检测课程项目
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    本项目为高光谱图像异常检测课程作业，使用MATLAB实现基于匹配滤波技术的目标识别算法，并应用于SRRX数据集分析。 该项目是“图像处理中的选定主题”课程的一部分，旨在比较两种用于高光谱图像异常检测的算法：RX算法及其子空间投影变化版本SSRX算法。尽管这两种方法在数学逻辑上相似，但在实际数据应用中产生的不同结果仍值得研究。 为了进一步评估子空间投影的效果，在变化检测任务中还使用了Chronochrome算法进行测试。 项目的主要内容包括实现两种异常检测算法、运行多个实验以及执行探索性数据分析。文件组织如下： - 报告和演示文稿：包含完整的项目报告和演示文档，适用于那些不想阅读代码而只想查看结果的人。 - 代码库：主要包括MATLAB脚本（.mlx格式）及一些辅助的.m帮助程序脚本。 该项目使用了特定的数据集，并依赖于高光谱工具箱中的运算符、转换和算法。此外，项目对PCA公式进行了一些修改，尽管这些改动可能不会显著影响结果，但未来的研究可以继续探讨其潜在的影响。 正确的PCA预测公式如下： 此项目的建议阅读材料包括Alan P. Schaum 和 Alan D.Stocke的相关著作。
  • HyperRX.zip: 高光谱RX异常检测
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    HyperRX.zip是一款先进的高光谱图像处理工具包，专为识别和分析复杂场景中的异常目标而设计。利用创新的RX算法，它能够精确地从背景中分离出感兴趣的目标区域，广泛应用于遥感、军事侦察及环境监测等领域。 高光谱图像异常检测算法中的全局RX算法实现。
  • 基于MATLAB的RXD高光谱异常检测算法实现
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    本研究利用MATLAB平台实现了RXD算法在高光谱图像异常检测中的应用，并验证了其有效性与优越性。 高光谱异常探测算法RXD的MATLAB实现方法包括编写相应的代码来执行RXD算法，以识别高光谱图像中的异常目标或区域。此过程涉及数据预处理、统计模型构建以及异常检测等步骤，并通过MATLAB提供的工具和函数库支持高效地完成这些任务。
  • 基于MATLAB的RXD高光谱异常检测算法实现
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    本研究采用MATLAB平台，实现了RXD算法在高光谱图像中的异常目标检测。通过实验验证了其有效性和适应性，为实际应用提供了理论和技术支持。 该资源提供了用于高光谱异常检测的RX算法的MATLAB代码。首先使用LOAD函数读取高光谱数据，然后利用此代码来检测目标。该代码主要用于识别小目标。
  • 基于MATLAB的高光谱异常检测RX算子实现
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    本研究利用MATLAB软件平台，实现了高光谱图像中的RX异常检测算法，探讨了其在目标检测领域的应用效果与优化方法。 该资源提供了一种高光谱异常检测算法RX的MATLAB代码。首先使用LOAD函数读取高光谱数据，然后利用此代码进行目标检测。主要适用于小目标的检测。
  • 高光谱异常检测常用的数据集
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    本数据集包含多种地物的高光谱图像，旨在支持高光谱遥感中的异常目标检测研究。适用于算法开发与性能评估。 高光谱异常检测常用的数据集包括 airport-beach-urban、HYDICE 和 sandiego。