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Matlab中的数据融合代码-SupReME:实现单传感器多光谱多分辨率图像的超分辨率

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简介:
SupReME是专为MATLAB设计的数据融合工具,用于处理来自单一传感器的多光谱和多分辨率图像,以提高空间分辨率并增强细节。 数据融合MATLAB代码用于处理来自单个传感器的多光谱多分辨率图像以实现超分辨率技术,作者为何塞·比奥卡乌斯·迪亚斯(Jose Bioucas-Dias),版权所有2017年:苏黎世联邦理工学院和里斯本大学。版本变化0.1,首次发布。 重要提示:如果您使用此软件,则应在任何所得的出版物中引用以下内容: [1] Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor, C.Lanaras, J.Bioucas-Dias, E.Baltsavias, K.Schindler. CVPRW,Honolulu,USA,July2017。 该代码是作者对文献[1]的实现,使用MATLAB编写。包含以下文件: - apexSample.mat:模拟Sentinel-2响应的APEX图像示例。 - ms_fusion_apex.m:执行SupReME演示脚本。 - ./functions: 所有必要的函数 - 许可证:代码的GPL许可证 注释与真实Sentinel-2图像一样对待不同分辨率通道的共配准。

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客服
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  • Matlab-SupReME
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    SupReME是专为MATLAB设计的数据融合工具,用于处理来自单一传感器的多光谱和多分辨率图像,以提高空间分辨率并增强细节。 数据融合MATLAB代码用于处理来自单个传感器的多光谱多分辨率图像以实现超分辨率技术,作者为何塞·比奥卡乌斯·迪亚斯(Jose Bioucas-Dias),版权所有2017年:苏黎世联邦理工学院和里斯本大学。版本变化0.1,首次发布。 重要提示:如果您使用此软件,则应在任何所得的出版物中引用以下内容: [1] Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor, C.Lanaras, J.Bioucas-Dias, E.Baltsavias, K.Schindler. CVPRW,Honolulu,USA,July2017。 该代码是作者对文献[1]的实现,使用MATLAB编写。包含以下文件: - apexSample.mat:模拟Sentinel-2响应的APEX图像示例。 - ms_fusion_apex.m:执行SupReME演示脚本。 - ./functions: 所有必要的函数 - 许可证:代码的GPL许可证 注释与真实Sentinel-2图像一样对待不同分辨率通道的共配准。
  • 基于技术
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    本研究聚焦于提升遥感图像质量,采用先进的多光谱图像超分辨率技术进行图像融合,以实现高空间分辨率与高光谱信息的完美结合。 传统遥感图像融合方法未能充分利用低分辨率多光谱图像的空间细节信息。为此,本段落提出了一种基于超分辨率处理的遥感图像融合技术,旨在提升低分辨率多光谱图像的空间质量同时保留其光谱特性。具体而言,通过稀疏表示的方法对原始低分辨多光谱影像进行增强处理;然后利用小波变换将亮度分量Y从经过超分辨率处理后的多光谱图与全色图像相融合;最后通过逆向的YUV转换获得最终的融合结果。 实验在真实遥感数据上验证了该方法的有效性,显示其能够显著提高融合后影像的空间细节表现力,并且不会影响到原始的光谱特征。对比分析进一步证实了所提方案的优势所在。
  • Matlab-FuVarRelease: IEEETIP2020论文技术研究相关...
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    简介:本项目提供了用于实现IEEE TIP 2020论文中提出的超光谱和多光谱图像融合中超分辨率技术的Matlab代码,支持数据融合研究。 数据融合的MATLAB代码针对超光谱与多光谱图像的超分辨率处理,能够反映季节性光谱变化特性。此软件包包含作者对相关论文实现的内容。 大多数高光谱(HS)和多光谱(MS)图像融合模型假设这两类图像是在同一条件下采集到的。因此,在不同时间获取这些图像时,由于季节或拍摄条件的变化(例如光照、大气状况等),通常会对算法性能产生不利影响。为此,我们在本工作中提出了一种更为灵活的模型,能够考虑这种变化性,并在观察到显著差异的情况下依然保持良好的表现。 该代码使用MATLAB编写,包含以下文件和脚本: - example1.m:用于演示比较不同算法效果(基于合成图像) - example2.m:同样为算法对比提供示例脚本(巴黎图片为例) - example3.m:另一组针对特定场景的测试案例(太浩湖图像使用中) - example4.m:进一步展示模型性能的不同情形(IvanpahPlaya图象) 此外,软件包结构还包括: ./FuVar/ - 包含与FuVar算法相关的MATLAB文件 ./utils/ - 提供有用的功能、指标及其他方法 ./DATA/ - 存放示例中使用的数据文件 重要提示:如果您使用此代码,请在任何最终发表的文献或出版物中标注引用以下内容: [1] Super-Resolution for Hyp
  • Matlab-SpectralSuperResolution:
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    本项目旨在通过深度学习技术实现图像超分辨率重建,采用多种先进算法提升图像清晰度与细节表现,适用于各类低分辨率图像的增强处理。 使用C++代码实现的图像超分辨率技术包括了人工神经网络(ANN)接口的调用以及MFC图形界面的设计与实现。
  • MATLAB设置 -
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    本教程提供在MATLAB环境下调整和优化图像分辨率的具体代码示例,帮助用户掌握将普通图像转换为超分辨率图像的技术。 在MATLAB中设置图片分辨率可以通过调整图像的尺寸来实现。例如,在保存或导出图形之前使用`set`函数或者直接通过`exportgraphics`函数指定宽度和高度参数,可以有效地控制输出文件的像素大小与清晰度。 下面是一个简单的示例代码: ```matlab % 创建一个图窗并绘制一些数据 figure; plot(1:10, rand(1, 10)); title(Example Plot); xlabel(X-axis Label); ylabel(Y-axis Label); % 设置分辨率(例如,将图像大小设置为600x480像素) set(gcf,Position,[250 250 600 480]); % 导出图片到文件 exportgraphics(gca, example_plot.png, -png, Resolution, [300 300]); ``` 这段代码首先创建了一个包含随机数据的图表,接着设置了图窗的位置和大小以适应所需的分辨率。最后使用`exportgraphics`函数将图形导出为PNG格式,并通过指定“Resolution”参数来控制输出图像的质量。 请注意,调整图片尺寸时要确保它与原始绘图内容相匹配,以便保持视觉上的连贯性和质量。
  • MATLAB
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    本研究探讨了使用MATLAB实现单张低分辨率图像向高分辨率图像转换的技术,重点在于算法优化及性能评估。 通过稀疏分解法实时获取图像对应的像素补丁(patch),然后将这些补丁作为超分辨率处理的一部分,并最终拼接起来。
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    本项目利用Python实现图像超分辨率技术,旨在通过算法增强图像细节和清晰度,进行高效的图像重建与超分辨率恢复。 基于深度学习的图像超分辨率重建流程如下:首先获取一组原始图像Image1;然后将这些图片降低分辨率生成另一组图像Image2;接着利用各种神经网络结构将Image2恢复为高分辨率的Image3,使其与Image1具有相同的分辨率;再通过PSNR等方法比较Image1和Image3的效果,并根据效果调整神经网络中的节点和参数;最后重复以上步骤直至结果满意。
  • 基于MATLAB
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    本研究利用MATLAB平台开发了一种高效的图像超分辨率算法,通过深度学习技术增强低分辨率图像细节,提高图像清晰度和质量。 图像超分辨率技术旨在通过在原始低分辨率(LR)图象上重建细节来提高其分辨率,并使其接近或达到高分辨率(HR)图象的质量。利用MATLAB强大的数学运算能力和丰富的图像处理工具箱,可以有效地实现这一目标。 一、基本原理 该技术基于两个核心概念:图像插值和图像恢复。前者用于估算缺失像素值,后者涉及降噪及去模糊以提升整体质量。常见的超分辨率方法包括最邻近法、双线性插值、多尺度分析以及稀疏表示等传统手段;近年来深度学习也逐渐成为主流。 二、MATLAB工具箱 在MATLAB中实现图像超分辨率时可以借助Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox提供的强大功能,如imresize()用于缩放操作,wiener2()执行维纳滤波器以减少噪声干扰,deconvwnr()则可用于反卷积处理。 三、算法实施 1. 最基础的超分辨率策略是使用插值技术。例如,在MATLAB中可通过以下方式应用双线性插值: ```matlab hr_image = imresize(lr_image, [height*upscale_factor, width*upscale_factor], bicubic); ``` 2. 对于更复杂的需求,可以考虑频域方法,如结合傅里叶变换和维纳滤波器。示例如下: ```matlab [H,W] = size(lr_image); f = (0:H-1)/H; F = fft2(lr_image); G = ones(H,W) ./ (1 + (f.^2).^2).^(0.5); hr_image = real(ifft2(F .* G)); ``` 3. 近年来,基于深度学习的解决方案如SRCNN(Super-Resolution Convolutional Neural Network)和ESPCN(Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network),在性能上取得了显著进步。这些模型通常需要预先训练好的权重文件,在MATLAB中通过如下代码调用: ```matlab net = load(pretrained_model.mat); % 加载预训练模型 hr_image = predict(net, lr_image); ``` 四、自定义算法 如果希望开发独特的超分辨率技术,可以利用MATLAB的脚本和函数功能来设计损失函数、优化器及网络架构。例如,可使用Deep Learning Toolbox构建并训练定制化的CNN(卷积神经网路)模型。 五、评估与可视化 完成处理后,通过峰值信噪比(PSNR)和结构相似度指数(SSIM)等指标对结果进行评价是必要的步骤;MATLAB内置了imqualitypsnr()和imqualityssim()函数用于计算这些数值。此外,还可以借助imshow()及imcompare()来直观比较原始图象与超分辨率版本。 六、实际应用 图像超分辨率技术在遥感影像处理、医学成像分析以及视频增强等多个领域都有广泛应用前景;MATLAB的实现使得研究人员能够在实验环境中快速迭代优化算法,并为后续的实际部署奠定坚实基础。