MATLAB中的图像均方误差代码-ISRS_CPM: ISRS_CPM

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简介：
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。

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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中的均方误差代码

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MATLAB中计算图像的均值、方差和标准差

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本教程详细介绍在MATLAB环境中如何读取并处理图像数据，具体步骤包括计算图像的像素均值、方差及标准差，帮助用户掌握基本的图像统计特征分析。用MATLAB编写了一个程序来计算图像的均值、方差和标准差，并且可以直接运行。