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高光谱图像在线解混MATLAB代码-Online-Unmixing-PLMM：基于光谱变异性的多时段高光谱图像处理

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简介：
本项目提供了一套用于多时段高光谱图像在线解混的MATLAB代码，采用具有光谱变异性的PLMM模型，旨在提升高光谱数据分析效率和精度。 高光谱图像分离的MATLAB代码描述了处理多时相高光谱图像在线解混的方法，并考虑到了光谱可变性的影响。相关方法由P.-A.Thouvenin、N.Dobigeon和J.-Y.Tourneret在《IEEE Transactions on Image Processing》期刊上发表，卷25，第9期，页码3979-3990，出版日期为2016年9月。 实验说明：为了运行文章中报告的真实数据上的代表性实验，请配置并执行main.m脚本。依赖关系：当前代码包含了由相关作者开发的MATLAB函数，并参考了以下文献中的描述： [1] J.M.Nascimento和J.M.Bioucas-Dias，顶点分量分析：一种分离高光谱数据的快速算法, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 卷43, 第4期，页码898-910，2005年4月。 [2] J.M.Bioucas-Dias和M.A.T.Figueiredo，“约束稀疏回归”，未提供具体文献信息。

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  • 高光谱图像在线解混MATLAB代码-Online-Unmixing-PLMM：基于光谱变异性的多时段高光谱图像处理
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    本项目提供了一套用于多时段高光谱图像在线解混的MATLAB代码，采用具有光谱变异性的PLMM模型，旨在提升高光谱数据分析效率和精度。 高光谱图像分离的MATLAB代码描述了处理多时相高光谱图像在线解混的方法，并考虑到了光谱可变性的影响。相关方法由P.-A.Thouvenin、N.Dobigeon和J.-Y.Tourneret在《IEEE Transactions on Image Processing》期刊上发表，卷25，第9期，页码3979-3990，出版日期为2016年9月。 实验说明：为了运行文章中报告的真实数据上的代表性实验，请配置并执行main.m脚本。依赖关系：当前代码包含了由相关作者开发的MATLAB函数，并参考了以下文献中的描述： [1] J.M.Nascimento和J.M.Bioucas-Dias，顶点分量分析：一种分离高光谱数据的快速算法, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 卷43, 第4期，页码898-910，2005年4月。 [2] J.M.Bioucas-Dias和M.A.T.Figueiredo，“约束稀疏回归”，未提供具体文献信息。
     
  • 基于PLMM的高光谱图像解混MATLAB代码-考虑光谱变异性的扰动线性混合模型解混方法
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    本项目提供了一种基于扰动线性混合模型（PLMM）的高光谱图像解混MATLAB实现，特别强调了对光谱变异性的处理。该方法旨在提高复杂场景下的物质成分分离精度和可靠性。 高光谱图像分离的Matlab代码使用微扰线性混合模型来处理具有光谱可变性的高光谱解混问题，相关方法详见P.-A.Thouvenin, N.Dobigeon 和 J.-Y.Tourneret 的论文《利用扰动线性混合模型进行包含光谱变化的高光谱解混》，发表于IEEE Transactions on Signal Processing，第64卷，第2期，525-538页，2016年。 实验：为了在文章中报告的真实数据上运行具有代表性的实验，请配置并执行main.m脚本。代码依赖： 当前的代码包括以下出版物描述的MATLAB函数，并由其作者开发： [1] JMNascimento和JMBioucas-Dias，顶点分量分析：一种分离高光谱数据的快速算法，《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》，第43卷，第4期，898-910页，2005年4月。 [2] JMBioucas-Dias和MATFigueiredo。
     
  • kernel_pca.rar_高光谱PCA降维_PCA图像处理_光谱图像matlab_高光谱降维_pca高光谱
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    本资源提供基于MATLAB实现的高光谱图像PCA降维代码，适用于进行光谱数据分析和图像处理。包含kernel PCA方法，有效降低数据维度并保留关键信息。 核主成分分析法在高光谱图像的降维处理中效果显著。
     
  • 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
     
  • 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！
     
  • 高光谱图像处理-MATLAB光谱工具箱
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    本课程专注于使用MATLAB光谱工具箱进行高光谱图像处理，涵盖数据预处理、特征提取及分类等关键技术。 我正在寻找一个适用于MATLAB的高光谱工具箱，用于处理高光谱遥感图像的研究工作。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于目标光谱的高光谱图像混合像素分解方法
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    本研究提出了一种创新的高光谱图像处理技术，专注于通过分析目标光谱来有效分解混合像素，提高图像识别精度和细节解析能力。 基于目标光谱指导的高光谱图像混合像元分解方法的研究探讨了如何利用特定目标的光谱特性来改善高光谱图像中的混合像元解析精度与效率。这种方法通过引入具体目标的光谱信息，可以更准确地识别和分离复杂背景下的目标物质，提高数据处理的效果及应用价值。