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PySptools：用于Python的高光谱算法——开源版本

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简介：
PySptools是一款专为Python设计的开源库，专注于提供一系列先进的高光谱数据分析和图像处理算法。它致力于促进科研人员及工程师在材料分析、遥感及其他相关领域的研究与开发工作。 轻量级的高光谱成像库为开发人员提供了适用于Python编程语言的光谱算法。在v0.14.x版本中新增了scikit-learn桥接功能（alpha版及部分实现）。该库的功能与类按主题组织如下：丰度图包括FCLS，NNLS和UCLS；分类涵盖AbundanceClassification、NormXCorr、KMeans SAM、SID 和 SVC；检测包括ACE，CEM，GLRT，MatchedFilter 和 OSP；距离计算有chebychev、NormXCorr、SAM 以及 SID；端成员提取包含ATGP，FIPPI，NFINDR和PPI；材料数量分析提供HfcVd与HySime；噪声处理包括Savitzky Golay、MNF及美白功能；信号处理（sigproc）部分则有双边滤波器支持；sklearn接口下提供了HyperEstimatorCrossVal 和 HyperSVC等工具。此外，该库还实现了凸壳商提取（四阶样式）、USGS06 lib 接口以及实用工具如load_ENVI_file、load_ENVI_spec_lib、corr和cov等功能。 整个库大量使用了numpy数值库，并且能够实现良好的运行速度。尽管开发仍处于beta阶段，但该库已经足够成熟并非常有用。

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  • PySptools：用于Python的高光谱算法——开源版本
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    PySptools是一款专为Python设计的开源库，专注于提供一系列先进的高光谱数据分析和图像处理算法。它致力于促进科研人员及工程师在材料分析、遥感及其他相关领域的研究与开发工作。 轻量级的高光谱成像库为开发人员提供了适用于Python编程语言的光谱算法。在v0.14.x版本中新增了scikit-learn桥接功能（alpha版及部分实现）。该库的功能与类按主题组织如下：丰度图包括FCLS，NNLS和UCLS；分类涵盖AbundanceClassification、NormXCorr、KMeans SAM、SID 和 SVC；检测包括ACE，CEM，GLRT，MatchedFilter 和 OSP；距离计算有chebychev、NormXCorr、SAM 以及 SID；端成员提取包含ATGP，FIPPI，NFINDR和PPI；材料数量分析提供HfcVd与HySime；噪声处理包括Savitzky Golay、MNF及美白功能；信号处理（sigproc）部分则有双边滤波器支持；sklearn接口下提供了HyperEstimatorCrossVal 和 HyperSVC等工具。此外，该库还实现了凸壳商提取（四阶样式）、USGS06 lib 接口以及实用工具如load_ENVI_file、load_ENVI_spec_lib、corr和cov等功能。 整个库大量使用了numpy数值库，并且能够实现良好的运行速度。尽管开发仍处于beta阶段，但该库已经足够成熟并非常有用。
     
  • 开源光谱仪的Python脚本：open-spectrometer-python
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    open-spectrometer-python 是一个基于开源硬件光谱仪设计的Python脚本集合，用于简化光谱数据采集与分析过程，适合科研及教育用途。 该存储库为开放光谱仪项目提供了脚本，旨在帮助从业者、学生及公民科学家使用他们的光谱仪进行数据收集，并提供有趣而富有教育意义的学习体验。 开放式光谱仪由网络摄像头、简单的激光切割部件、电池外壳和适当的LED光源组成。用户通过USB将光谱仪连接到计算机上，并运行此存储库中的脚本来进行实验测量。 该存储库的主要组件包括analysis.py和calibrate.py两个文件。分析.py用于绘制利用网络摄像头光谱仪所做测量的吸收光谱图，而校准.py则对于那些希望深入了解科学测量机制以及如何评估生成数据质量的高级用户特别有用。 开放性是科学研究的基本原则之一，意味着任何人都应该能够验证实验结果。然而，在现实中这并非总是可行。为了确保研究过程透明且可复现，所有用于实验中的组件都应当公开提供，包括仪器所使用的软件和硬件。
     
  • MATLAB高光谱工具箱：集成了多种高光谱开发算法的Matlab资源包 - MATLAB开发
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    本MATLAB开发项目提供了一个全面的高光谱数据分析工具箱，包含丰富的处理和分析算法，旨在支持科研人员及工程师高效地进行高光谱图像处理与研究。 MATLAB高光谱工具箱是一个专门针对高光谱数据分析与处理的开源软件库，在Matlab环境中为研究人员和工程师提供了强大的支持，帮助他们快速理解和应用最新的技术。 在高光谱成像中，数据通常包含大量的光谱通道，覆盖了从可见光到红外的不同波段。MATLAB高光谱工具箱提供的功能主要包括以下几个方面： 1. 数据导入与预处理：工具箱支持各种格式的高光谱数据导入，并提供辐射校正、大气校正、几何校正等预处理步骤。 2. 光谱特征提取：包含多种方法，如主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和局部二值模式(LBP)，帮助用户从复杂的数据中挖掘信息。 3. 非线性降维：提供多维尺度(MDS)、主成分分析-支持向量机(PCASVM)及稀疏表示分类(SRC)等算法，减少数据维度同时保留重要信息。 4. 分类与识别：包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和K最近邻(KNN)，适用于目标检测、地物分类任务。 5. 目标检测与图像分割：可能包含基于统计模型、阈值分割或能量最小化的方法，如像素聚类和高光谱图像分割等技术，用于识别特定的目标区域。 6. 联合光谱与空间信息分析：结合时空域分析及谱-空间分析算法提高精度。 7. 可视化与后处理：提供数据可视化工具，包括绘制光谱曲线、假彩色合成和热力图等功能。 用户可以通过调用相应函数并结合自己的数据集，在Matlab环境中操作这个工具箱。此外，开源特性允许根据需求自定义扩展功能，为高光谱研究提供更多可能性。通过熟练掌握MATLAB高光谱工具箱，不仅可以学习到基本概念，还能了解最新的算法和技术，并在实际问题中取得更好的成果。
     
  • 高光谱数据分析的Matlab算法源码
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    本资源提供一系列用于处理和分析高光谱数据的MATLAB算法源代码，涵盖图像预处理、特征提取及分类识别等多个方面。 本段落介绍了预处理算法、特征选择算法（如随机蛙跳）以及回归分析方法等相关内容。
     
  • 高效快速的光谱聚类算法-MATLAB开发
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    本项目为一款基于MATLAB开发的高效快速光谱聚类算法工具，旨在提高大规模数据集下的聚类效率与准确性。适合科研及工程应用中的数据分析需求。 SpectralClustering 在给定的邻接矩阵上执行三种谱聚类算法（Unnormalized、Shi & Malik、Jordan & Weiss）之一。SimGraph 根据给定的数据集和指定的距离函数创建这样一个矩阵。 更新内容如下： - 完整的图形用户界面 - 多种绘图选项：2D/3D、星坐标、矩阵图 - 保存绘图功能 - 数据（纯数据、相似图、聚类结果）的保存与加载支持 - 区分已标记和未标记的数据 代码经过优化，在 Matlab 中运行快速且高效。请查看文件中的 Readme.txt 获取更多信息。 参考文献：Ulrike von Luxburg，“光谱”。
     
  • 线性高光谱解混常见算法程序.zip_everywhereify_光谱_光谱解混_解混_高光谱解混
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    本资源提供多种线性高光谱解混算法的编程实现，适用于遥感与环境监测领域。包括最小体积法、约束线性解混等技术代码，帮助用户深入理解并应用高光谱图像处理中的关键问题。 这段文字介绍了几种常用的基于线性混合模型的高光谱数据解混算法的代码，可供参考。
     
  • 基于光谱全变分的高光谱图像去噪算法-MATLAB实现
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    本研究提出了一种基于光谱全变分理论的高光谱图像去噪方法，并在MATLAB中实现了该算法。通过优化光谱和空间信息，有效提升了去噪效果与图像质量。 该软件包提供了用于频谱总变化（STV）降噪算法的MATLAB代码，这是一种适用于高光谱图像的新降噪方法，能够从观测数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。STV去噪算法的命令格式为：out_stv = 光谱电视(hyper_noisy, opts)；其中 hyper_noisy 是输入图像，opts 是参数设置。输入图像是一个3D噪声图像（即高光谱图像或视频）。在使用该命令前，请将 opts.beta 设置为 [1 1 0.1]。输出结果会存储在变量 out_stv.f 中。更多详细信息请参考随附的用户指南。 有关更多信息和引用文献，可查阅： Chien-Sheng Liao、Joon Hee Choi、Delong Zhang、Stanley H. Chan 和 Ji-Xin Cheng，“通过总变异最小化对受激拉曼光谱图像进行降噪”，物理化学杂志 C，2015 年。
     
  • 基于KRX算法的高光谱异常检测方法
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    本研究提出了一种基于KRX算法的高光谱图像异常检测技术，通过优化异常检测过程中的特征选择和分类器设计，显著提升了复杂背景下的小目标识别精度。 在MATLAB中实现高光谱异常检测KRX算法主要是参照《Kernel RX-Algorithm: A Nonlinear Anomaly Detector for Hyperspectral Imagery》这篇英文原文进行的。
     
  • MATLAB光谱解混_VCA算法_vca函数应用_高光谱分析_VCA.rar
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    本资源提供MATLAB环境下VCA（Vertex Component Analysis）算法的应用教程及vca函数代码，适用于高光谱图像中的端元检测与光谱解混研究。 在MATLAB中使用VCA算法进行高光谱图像的像元解混是一个常见的应用案例。
     
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    Spectral Python是一款专门用于高光谱图像处理的开源Python模块。它提供了强大的工具和算法，帮助用户高效地分析、解译复杂的高光谱数据集。 Spectral Python（SPy）是一个用于处理高光谱图像数据的Python软件包。它支持读取、查看、操作及分类HSI数据，并包含聚类、降维以及监督分类等功能。