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高光检测_高光检测分析_

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简介：
高光检测分析专注于研究和识别材料或物体表面在特定光源照射下的反射特性，通过精确测量高光区域来评估其品质与性能，广泛应用于光学、摄影及质量控制领域。 基于MATLAB开发的高光检测与高光祛除工具。

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  • 高光检测_高光检测分析_
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    高光检测分析专注于研究和识别材料或物体表面在特定光源照射下的反射特性，通过精确测量高光区域来评估其品质与性能，广泛应用于光学、摄影及质量控制领域。 基于MATLAB开发的高光检测与高光祛除工具。
     
  • CEM.zip_CEM高光谱目标检测报告_检测算法
    优质
    本报告详细介绍了在CEM高光谱数据集上应用的目标检测算法性能分析。通过对比不同算法的效果，为高光谱图像中的精确目标识别提供了有效的技术参考和实践指导。 CEM检测算法基于MATLAB开发，用于高光谱目标检测。
     
  • HyperRX.zip: 高光谱RX异常检测
    优质
    HyperRX.zip是一款先进的高光谱图像处理工具包，专为识别和分析复杂场景中的异常目标而设计。利用创新的RX算法，它能够精确地从背景中分离出感兴趣的目标区域，广泛应用于遥感、军事侦察及环境监测等领域。 高光谱图像异常检测算法中的全局RX算法实现。
     
  • 高光谱目标检测算法(MF.zip)
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    本资源提供了一种先进的高光谱图像处理技术——MF.zip，内含针对高光谱数据的目标检测算法。此方法旨在优化识别精度与速度，适用于遥感、环境监测等领域。 高光谱目标检测算法利用了高光谱遥感图像的优势，这种图像不仅包含了物体的空间位置信息，还提供了详细的光谱数据。每个像素点都对应一条近似的连续光谱曲线，因此可以将整个高光谱图像视作三维数据集——其中的二维平面代表空间分布，另一维度则表示该处物质的特定反射率或吸收特性。 由于其较高的光谱分辨率和独特的材料识别能力，高光谱成像技术能够通过分析不同地物的独特光谱特征来区分它们。这使得它在解决传统全色图像或多光谱图像难以处理的问题上展现出巨大潜力，例如军事伪装、地下设施的探测以及资源勘探与环境监测等领域。 鉴于以上特性及其广泛的应用领域，高光谱目标检测技术无论是在军用还是民用方面都具有重要的实用价值和发展前景。
     
  • 高光谱异常检测数据集
    优质
    高光谱异常检测数据集是一套用于识别与背景环境在化学或物理特性上存在显著差异的目标或区域的数据集合，广泛应用于矿物勘探、环境保护及军事侦察等领域。 本资源包含高光谱异常探测工作中常用的两组数据集：圣地亚哥机场数据和HYDICE数据集。这些数据均为mat格式，并包含了真实异常分布图。
     
  • 高光检测与去除代码-MATLAB实现_高光去除_MATLAB
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的高光检测与去除算法，旨在图像处理中自动识别并修正过度曝光区域。通过优化光照条件下的视觉效果，提升图像质量和分析精度。 准确检测图像中的高光区域，并去除这些区域的高光。
     
  • 高光谱异常检测合成数据集
    优质
    本数据集专为高光谱图像中的异常检测设计，包含大量人工合成样本，旨在提升算法在复杂背景下的识别精度与鲁棒性。 分享了一个高光谱异常探测合成数据集，尺寸为120x120像素，主要用于高光谱图像的异常检测。如有需要，请自行下载使用，并参考文件中的论文描述进行引用。相关代码可在本人分享资源处下载。
     
  • 高光谱异常检测常用的数据集
    优质
    本数据集包含多种地物的高光谱图像，旨在支持高光谱遥感中的异常目标检测研究。适用于算法开发与性能评估。 高光谱异常检测常用的数据集包括 airport-beach-urban、HYDICE 和 sandiego。
     
  • 改进的高光谱异常检测算法LSAD
    优质
    简介：LSAD是一种经过优化的高光谱异常检测算法，旨在提高在复杂背景下的异常目标识别精度和效率。相较于传统方法，该算法通过引入新的特征选择机制和分类策略，有效提升了检测性能，在多种测试场景中展现出优越性。 Local Summation Anomaly Detection 是一种高光谱异常检测算法，并且有相应的 MATLAB 代码实现。
     
  • 9927420PPI.zip_cem检测_OSP标区_端元提取_高光谱
    优质
    本项目为高光谱图像处理研究的一部分，主要探讨在OSPA（目标散乱背景）环境下使用cem算法进行端元自动提取的有效性与精确度，数据集PPI以9927420PPI.zip形式存储。 从检测的图像质量来看，文中提出的方法效果最佳，目标与背景区分度最大；其次是UGTP-OSP方法；而WCM-CEM方法的效果最差。