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通过MATLAB计算图像的均方误差。

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简介：
通过运用MATLAB工具对图像数据进行计算，以获得均方误差值。同样地，再次利用MATLAB对图像数据进行计算，以获得均方误差值。

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  • MATLAB中的图像均方误差代码-ISRS_CPM: ISRS_CPM
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    本项目提供了一段用于计算图像间均方误差（MSE）的MATLAB代码。通过ISRS_CPM方法实现，适用于评估图像处理算法的质量和性能。 从高光谱图像中提取纯末端成员是目标检测、分类及分解应用中的关键步骤之一。本段落提出了一种新的基于凸几何概念的端元提取算法，该方法通过最大化凸多边形来确定一个给定的凸集，并依据测量员公式找到具有最大面积的多边形区域。 所提出的算法并行实现有助于识别独特像素的有效性增强。合成数据实验验证了新算法在噪声环境下的鲁棒性能；真实高光谱数据的应用结果表明，该方法能够将光谱角误差（SAE）和光谱信息发散度（SID）降低2.4-8.8%。 此外，在丰度映射中使用均方根误差(RMSE)验证了算法的有效性。相较于其他方法，所提出的方法在RMSE上提高了1.7至7.6个百分点。 为了运行相关代码，请下载所有文件并解压后，在MATLAB环境中执行“Demo_cuprite.m”脚本即可进行测试和应用演示。
     
  • MATLAB中计算图像的均值、方差和标准差
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    本代码用于计算数据集中预测值与实际值之间的MSE（均方误差），以量化模型预测精度，帮助用户评估和优化其算法性能。 MSE（均方误差）用于衡量模型预测值与真实值之间的偏差大小。MSE的值越大表示预测效果越差。在程序开发过程中可以直接通过调用相关函数来计算MSE，这对于初学者来说是一个很好的学习测试工具。
     
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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。
     
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