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高光谱图像分解的Matlab代码-DataDependentSUvarRelease: IEEETIP2020论文...相关

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 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中的图像矩阵代码 - hyperspec_unmix：高光谱图像分解程序代码
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    hyperspec_unmix是用于处理和分析高光谱图像的专业MATLAB程序。该工具通过先进的算法对复杂的高光 spectrometric 数据进行有效分解，帮助研究人员深入理解材料成分与分布。 图像矩阵matlab代码hyperspec_unmix包含用于高光谱图像分解的python代码。 ### 代码摘要 **NMF.py** - **非负矩阵分解（NMF）** - 数学模型：Y = A * S，其中 Y 已知而 A 和 S 不确定。 - 需要Python库“numpy”和“scipy” - 功能包括： 1. LSMU() — 李胜倍增更新 2. HALS() — 分层交替最小二乘法 3. NNLS() — 交替非负最小二乘 **DSP.py** - 需要Python库“numpy”和“matplotlib” - 功能包括： - SPA()（连续投影算法）— 如果纯像素假设成立，并且已知高光谱图像中现有物质的数量，则SPA有助于确定最纯净的光谱。 - 停止() — 检测到文件名为停止时，暂停系统运行 - READMATRIX() — 从文本段落件读取通用矩阵 - READUSGSDATA() — 读取由美国地质调查局（USGS）提供的高光谱签名数据。 - 图形绘制功能：通过使用python库matplotlib.plot来生成类似MATLAB的图表。 ### 背景理论 利用非负矩阵分解进行高光谱图像分析。
     
  • 高光谱图像解混Matlab代码-ICCCT-2019
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    本资源提供了一套用于高光谱图像解混的MATLAB代码，适用于参与或研究于2019年ICCCT会议的相关学者和技术人员使用。 高光谱图像中的端元提取算法基于Spearman秩相关 高光谱解混（HU）是估计一幅图象内所有像素的纯光谱特征集及其合并比例的关键步骤，对于进行有效的高光谱分析、可视化及理解至关重要。由于高光谱数据固有的复杂性，从图像中准确地提取一组纯净签名作为端元具有很大的挑战性。近年来，人们尝试使用基于凸性的或正交投影的方法来解决这一问题。 本段落介绍了一种新的算法，该算法利用Spearman秩相关（SRC）探索了基于凸性的方法在高光谱端元提取中的应用。通过合成数据集和真实世界的数据集对该算法进行了评估。实验结果显示，在这些测试中所提出的算法有效减少了光谱角度误差（SAE）以及光谱信息发散度（SID）。此外，该算法提取的端元与地面实况（GT）端元高度相关。 这项研究展示了Spearman秩相关在高光谱数据处理中的应用潜力，并为解决这一领域的挑战提供了新的视角。
     
  • 高光谱图像解混MATLAB代码-ET2ECN_2020:ET2ECN_2020
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    ET2ECN_2020是基于MATLAB开发的一套用于处理高光谱图像的端元检测和丰度估计算法的开源代码，适用于遥感与环境监测等领域。 高光谱图像端元提取的MATLAB代码：基于凸几何与K均值算法 在高光谱数据处理领域，解混是一项关键任务，旨在从所有像素中近似纯类型的光谱特征及其组合比例。这一过程对于深入理解、研究和可视化高光谱图像至关重要。然而，在实际操作中提取这些纯净的光谱特征极具挑战性。 本段落提出了一种结合凸几何与K均值聚类技术的新方法来实现端元提取，相较于传统仅依赖于凸几何的方法，该算法提升了精度。文中详细比较了所提算法与其他先进算法在模拟数据集和真实世界数据集上的表现，并通过仿真结果展示了新方法的优势。 论文标题为《使用凸几何和K均值的高光谱端元提取算法》（作者：ShahD.、ZaveriT.、DixitR., 2020）。该研究作为GuptaS. 和 SarvaiyaJ. 编辑的“电子、通信与网络新兴技术趋势”一书的一部分，收录于《计算机和信息科学通讯》第1214卷中。
     
  • 拉曼光谱的MATLAB代码-Raman_spectroscopy: 高光谱图像处理
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    本项目提供了一系列用于高光谱图像处理的MATLAB代码，专注于拉曼光谱分析，旨在简化数据处理流程，便于科研人员和工程师进行深入研究。 拉曼光谱的MATLAB代码用于处理由WiTECControl4软件生成的高光谱图像数据。这些图像是每个像素都有特定光谱强度值的数据集，根据不同的波数对像素进行颜色编码。该存储库最初是为了分析陨石中有机材料的拉曼图像而设计，但适用于任何类型的材料。 要使用此处理管道，请下载本存储库中的所有代码和示例文件。这些代码基于马里兰大学Thomas C. OHaver博士的工作，并在此表示感谢。 在该存储库中，您可以找到用于分析收集到的数据的各种脚本。目前使用的脚本是跨语言的（即部分使用Python编写，另一些则用MATLAB）。考虑到可能有人不希望或无法使用MATLAB, 我正在努力实现一个完整的处理流程版本仅限于单一编程语言。 感谢您的耐心等待和任何提供的反馈！
     
  • 高光谱图像的MATLAB读取代码.rar
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    本资源提供了一个详细的MATLAB脚本，用于高效地读取和处理高光谱图像数据。包含必要的函数及示例代码，适合科研人员与工程师学习使用。 在IT领域，高光谱图像处理是一项复杂而重要的任务，在遥感、环境科学和生物医学等领域具有广泛应用。本段落将深入探讨如何使用MATLAB进行高光谱图像的读取及相关技术。 高光谱图像是能够获取连续光谱信息的一种特殊类型的图像，包含数百甚至上千个窄带光谱通道。每个像素对应一个详细的光谱曲线，这种丰富的光谱数据为目标识别、分类和监测提供了巨大的潜力。 MATLAB是一款强大的数值计算和数据可视化软件，其灵活的编程环境和丰富的工具箱使得处理高光谱图像相对简单。以下是从标题和描述中提炼出的关键知识点： 1. **高光谱图像格式**：这种类型的图像是以特殊格式存储的，例如ENVI（环境视觉影像）或HDF（层次化数据格式）。MATLAB需要特定函数来读取这些文件，如`enviHeader`用于读取ENVI头文件信息，而`hyperspec`则用于提取实际的数据。 2. **数据读取**：使用MATLAB的内置函数直接处理高光谱图像可能不够。例如，不能仅通过调用`imread`来完成这项任务；需要结合特定于格式的功能或者编写自定义代码以获取和解析文件中的数据矩阵信息。 3. **波段显示**：每个像素包含多个波段的信息，MATLAB能够方便地展示这些不同波长的图像。这可以通过循环遍历各个波段，并使用`imshow`函数来实现逐个显示灰度或彩色图像的功能。 4. **数据预处理**：读取后的高光谱图需要进行一系列预处理步骤，包括辐射校正、大气补偿和归一化等操作以消除外部环境的影响。MATLAB提供了多种工具如`normalize`、`medfilt2`(中值滤波)来执行这些任务。 5. **光谱特征分析**：利用MATLAB可以提取有用的光谱特性，例如计算植被指数（NDVI）、水分指数(NDWI)，以及进行主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)等高级统计方法。这有助于识别图像中的特定物质或现象。 6. **图像分类**：基于预处理后的数据特征，可以实施监督学习算法(K-means聚类、支持向量机SVM)或者无监督分类策略来对高光谱图进行进一步的分析和理解。 7. **可视化与结果展示**：MATLAB提供强大的图形用户界面(GUI)，能够创建交互式应用程序以直观地显示处理结果，如绘制特定像素点的光谱曲线或生成各类地图表示不同区域的类别划分情况等。 8. **优化与并行计算**：通过利用多核处理器或者GPU资源进行大规模数据运算，MATLAB内置的支持并行化的工具箱可以显著提高高光谱图像处理的速度和效率。这有助于应对更加复杂的任务需求，并缩短研究周期。 在实际应用中，根据具体的研究目标或项目要求，还可以结合深度学习模型等高级技术进一步提升高光谱图的分析能力与准确性。
     
  • NMF的MATLAB代码-Blind_Unmixing_NMF_RI：用于高混合多光谱流和图像细胞计数的光谱分解MATLAB代码...
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    这段MATLAB代码实现了基于非负矩阵分解(NMF)的盲解混算法，专门针对高复杂度的多光谱流式数据及图像进行高效的光谱解析与细胞自动计数。 动机：多重免疫染色与多光谱细胞术的最新进展为同时可视化液体及固体样品中的众多生物标记提供了可能。然而，正确地分解荧光线发射是一项具有挑战性的任务，并通常需要通过对照样本中各个荧光染料的表征来进行。 随着用于分析的荧光染料数量增加，实验所需的时间和试剂成本也随之上升。因此，在此我们提出了一种完全无监督的方法来实现盲谱解混，以分离高度混合的数据集中的荧光线发射，并且无需依赖对照样本进行操作。 为达成这一目标，我们在现有的非负矩阵分解方法基础上进行了扩展并引入了几个关键改进：基于理论光谱图的初始化、自动选择“稀疏”数据以及使用多层优化器来重新初始化。我们的算法已通过合成数据进行了详尽测试，并在不同水平上验证其有效性。