Advertisement

基于MATLAB的VCA顶点成分分析端元提取代码

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

简介：
本段落提供了一种基于MATLAB实现的VCA（Vertices Crop Algorithm）算法代码，用于执行顶点成分分析并自动从高光谱图像中精确地提取纯像素（即“端元”）。 自己编写了一段用于混合像元分解中的端元提取部分的顶点成分分析（VCA）的MATLAB代码，该代码浅显易懂且可以运行得到结果。但没有提供验证结果的数据，也没有编写精度评定程序，因此无法保证其正确性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的VCA顶点成分分析端元提取代码
    优质
    本段落提供了一种基于MATLAB实现的VCA（Vertices Crop Algorithm）算法代码，用于执行顶点成分分析并自动从高光谱图像中精确地提取纯像素（即“端元”）。 自己编写了一段用于混合像元分解中的端元提取部分的顶点成分分析（VCA）的MATLAB代码，该代码浅显易懂且可以运行得到结果。但没有提供验证结果的数据，也没有编写精度评定程序，因此无法保证其正确性。
     
  • VCA：用Python进行顶点成分分析
    优质
    本教程介绍如何使用Python进行顶点成分分析（VCA），这是一种用于识别高光谱图像中端元的有效方法。通过实例讲解相关算法及其应用。 顶点分量分析（VCA）是一种用于从高光谱图像中提取一组端成员（基本光谱）的方法，并在Python中有相应的实现。关于此方法的详细信息，请参考Jose MP Nascimento 和 Jose MB Dias 在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. ..., No. .. pp ...-... 2004中的论文“顶点分量分析：一种用于分解高光谱数据的快速算法”。 使用说明： Ae，指数，Yp = vca（Y，R，详细= True，snr_input = 0） 输入变量: - Y: 尺寸为L(通道)xN(像素) 的矩阵。每个像素是 R个端成员签名的线性混合体, 即Y=Mxs, 其中s=Gxα。 注意：Y必须是一个numpy数组 - R: 场景中的正整数，代表端成员的数量 输出变量: - AE: 估计出的混合矩阵（即端成员的光谱签名） - 指数: 被选为最纯净像素的位置索引 - Yp: 最纯净的像素
     
  • 基于MATLAB的HOG特征提取分析代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现HOG（方向梯度直方图）特征提取算法，适用于图像处理与计算机视觉领域的人体姿态识别等任务。 基于HOG特征提取的图像分类器的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中像素的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标描述子。为了提高准确率，局部直方图可以通过计算图像中的较大区域（称为block）内的光强作为测量值进行对比标准化，并用这个测量值归一化该block中的所有cells。这一归一化过程完成了更好的光照/阴影不变性处理。
     
  • 基于MATLAB的纯像素指数PPI端元提取代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现纯像素指数PPI方法，用于准确提取光谱库中的端元，适用于高光谱数据分析与处理。 自己编写了用于混合像元分解中的端元提取部分的纯像元指数PPI算法的MATLAB代码。该代码可以运行并得到结果，但没有验证数据来确认结果的准确性，并且尚未编写精度评定程序，因此无法保证结果正确性。
     
  • 基于MATLAB的矿物混合光谱分析代码提取
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套针对矿物混合物进行光谱数据分析与成分提取的程序，旨在高效识别和量化复杂样本中的矿物种类及其比例。 这段代码用于演示“基于深度学习的有限样本高光谱数据分析中的Hapke数据增强”，仅适用于研究目的，并保留所有权利。要运行该代码，请在Matlab中使用文件“test_example_SAE.m”。请引用以下两篇论文：K.Qin等人，“IEEE地质科学与遥感快报”（doi: 10.1109/LGRS.2020.2989796）中的文章；以及秦克、赵玉杰和崔旭的“基于机载高光谱数据的氧化铁信息提取技术研究”，收录于IGARSS2019-2019IEEE国际地球科学与遥感研讨会，日本横滨（doi: 10.1109/IGARSS.2019.8900647）。
     
  • 元分析 数据提取
    优质
    本研究专注于元分析方法及数据提取技术，通过综合多个独立研究的数据来评估某一主题的整体效应大小和趋势。 Meta分析论文写作以及数据提取方面的指导内容非常全面。
     
  • 光谱解混与端元提取-FCLS、PPI、VCA方法比较.rar
    优质
    本资源探讨了FCLS、PPI和VCA三种算法在遥感图像中的光谱解混及端元提取的应用，并对其性能进行了对比分析。适合科研学习参考。 高光谱数据的光谱端元提取方法包括PPI、SGA、VCA 和 ATGP，解混方法则有FCLS。
     
  • 基于Matlab的PCA主成分分析仿真代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的PCA（Principal Component Analysis）主成分分析算法的仿真代码，适用于数据降维和特征提取等应用。 这段文字描述了一个使用MATLAB 2018编写的线性降维主成分分析（PCA）图像压缩仿真实验代码，并且还包括了与奇异值分解进行对比的程序，可以直接运行。
     
  • 基于MATLAB的主成分分析法代码实现
    优质
    本项目基于MATLAB编程环境，实现了主成分分析（PCA）算法的代码。通过降维技术，有效提取数据集中的关键特征信息，并提供直观的数据可视化效果。适用于数据分析与机器学习领域的研究和应用。 主成分分析算法的MATLAB代码实现有助于理解该算法的计算过程，并且比直接调用MATLAB函数更有利于学习。
     
  • 基于MATLAB的核主成分分析算法代码
    优质
    本段落提供了一套在MATLAB环境下实现的核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）算法源码。此代码旨在帮助用户理解和应用KPCA技术进行高维数据降维与特征提取，适用于学术研究和工程实践中的复杂模式识别任务。 核主成分分析算法的MATLAB代码可以用于实现非线性数据降维。这段代码利用了核技巧来处理高维度或复杂结构的数据集，使得原本难以通过传统PCA方法解决的问题变得可行。对于希望在机器学习项目中应用这一技术的研究者和开发者来说，这是一个非常有价值的资源。