Advertisement

LCMR.rar提取-高光谱图像的Hyperspectral_LCMR图像分类

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
本项目提供了一个基于LCMR算法的高光谱图像分类工具包，旨在通过高效的数据处理和先进的机器学习技术，提升高光谱图像数据的分析精度。下载后的文件包含详细的文档和示例代码，便于用户快速上手应用Hyperspectral_LCMR进行图像分类研究与开发。 A New Spatial-Spectral Feature Extraction Method for Hyperspectral Images Using Local Covariance Matrix Representation (LCMR) 是一种用于高光谱图像的空间-光谱特征提取的新方法。该方法利用局部协方差矩阵表示来增强高光谱数据的分析能力。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LCMR.rar提取-高光谱图像的Hyperspectral_LCMR图像分类
    优质
    本项目提供了一个基于LCMR算法的高光谱图像分类工具包，旨在通过高效的数据处理和先进的机器学习技术，提升高光谱图像数据的分析精度。下载后的文件包含详细的文档和示例代码，便于用户快速上手应用Hyperspectral_LCMR进行图像分类研究与开发。 A New Spatial-Spectral Feature Extraction Method for Hyperspectral Images Using Local Covariance Matrix Representation (LCMR) 是一种用于高光谱图像的空间-光谱特征提取的新方法。该方法利用局部协方差矩阵表示来增强高光谱数据的分析能力。
     
  • 基于PCA的高光谱图像特征提取分析
    优质
    本研究探讨了主成分分析（PCA）技术在高光谱图像处理中的应用，旨在高效地进行特征提取与数据分析。通过减少数据维度并保留关键信息，为后续分类和识别任务提供优化支持。 这段文字描述了一个MATLAB程序的功能：可以对高光谱图像进行降维处理，并且可以直接读取ENVI文件格式的数据，同时能够直接处理高光谱图片。
     
  • 基于PCA的高光谱图像特征提取分析
    优质
    本研究探讨了主成分分析（PCA）在高光谱图像处理中的应用，旨在通过降维技术有效提取关键特征，提高图像识别与分类精度。 高光谱图像降维可以实现MATLAB对ENVI文件的直接读取，并且可以直接处理高光谱图片。
     
  • 基于SVM的高光谱图像分类
    优质
    本研究探讨了支持向量机(SVM)在高光谱图像分类中的应用，通过优化算法参数和特征选择，提高了分类精度与效率。 MATLAB 自带的 SVM 存在一些局限性，并且使用 libsvm 会比较复杂。本程序旨在让用户仅通过两行代码就能完成图像分类任务，操作简便快捷。如果有兴趣的话可以尝试一下，由于该代码是本人研究课题的一部分内容，暂时无法公开源码，但大家仍然能够方便地使用它。如果发现任何问题或 Bug，请随时留言反馈，我会及时进行更新和改进。
     
  • MATLAB CNN高光谱图像分类方法
    优质
    本研究探讨了基于MATLAB平台的卷积神经网络(CNN)在高光谱图像分类中的应用，提出了一种高效准确的分类方法。 使用MATLAB进行CNN高光谱图像分类的研究与实现。
     
  • 基于MATLAB的CNN高光谱图像分类
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种基于卷积神经网络(CNN)的高光谱图像分类方法，有效提升了分类精度与效率。 使用CNN进行高光谱图像分类的Matlab实现。
     
  • 常见的高光谱图像分类数据集
    优质
    本文章介绍了几种常见的高光谱图像分类数据集，涵盖了不同场景和应用需求，为研究者提供参考。 主要包括：Indian Pines；Pavia Centre；Pavia University；Salinas；Salinas-A；Washington_DC。
     
  • 高光谱遥感图像的空谱特征提取及分类方法探讨_康旭东
    优质
    本文由康旭东撰写，主要讨论了在高光谱遥感图像处理中如何有效提取空间和光谱信息，并探索相应的分类技术，为精确的地物识别提供理论支持。 《高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究》是康旭东的博士毕业论文。
     
  • MATLAB高光谱图像处理中的PPI端元提取
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下利用概率判别迭代（PPI）算法进行高光谱图像端元自动提取的技术与应用，旨在提高矿物、植被等目标物识别精度。 用于高光谱图像处理的端元提取，PPI方法能有效提取端元光谱。HYPERPPI 实现了像素纯度指数（PPI）算法，用于寻找端元。
     
  • 高光谱图像的混合像素分解
    优质
    高光谱图像的混合像素分解研究旨在通过精确解析和分离复杂地物混合信息，提高遥感图像分类精度与细节表现力。此技术对于环境监测、地质勘探等领域具有重要意义。 高光谱图像在遥感技术领域占据重要地位。通过混合像元分解可以得到该类图像的平均光谱特性曲线。本段落将详细讲解混合像元分解的过程，并使用ENVI软件进行相关处理与分析。 首先，我们需要理解什么是混合像元分解：这是一种从复杂的数据中提取纯净和混杂像素的技术手段，在高光谱图象中每个像素点包含多种物质的信息，而纯像素则是仅含有单一物质信息的像素。通过这一过程可以获取到图像中的平均光谱曲线。 端元提取是该流程的第一步，其目标是从图像数据集中分离出代表纯净成分的样本。基于PPI（Pixel Purity Index）的方法是一种常用的技术手段来实现这一点。 接着，在计算PPI时，需要对高光谱数据执行MNf 变换以减少维度，并运用特定算法确定每个像素点的纯度值。通过设定阈值范围，我们可以识别出那些较为纯净的目标区域和对应的样本。 n维可视化是该流程中的第二步。它涉及选择四个波段构建五维散点图来展示光谱信息，在这个过程中我们可以通过观察图形挑选端元，并剔除噪声影响的数据。 在确定了端元之后，下一步就是丰度解混过程，即通过计算每个像素的成分比例将其分解为纯净和混合像元。同时选择适当的算法参数进行分类操作以区分不同的物质类别。 总而言之，混合像元分解是高光谱图像处理的关键技术之一，它能够帮助我们更好地理解并应用这些复杂的数据集。