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Shred: 用于从RGB多光谱图像估算高光谱数据的Matlab代码

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简介：
Shred是一款基于Matlab开发的工具，旨在通过RGB多光谱图像高效生成高质量的高光谱数据。适用于科研与遥感领域。 RGB/多光谱的高光谱估计过程是由B. Arad和O. Ben-Shahar在论文“Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images”中描述，并通过MATLAB实现的。有关更多详细信息，可以在本·古里安大学找到。如果您在工作中使用此代码，请引用该文献：Arad, B., & Ben-Shahar, O. (2016). Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images. In European Conference on Computer Vision (ECCV) proceedings.

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  • Shred: 用于从RGB多光谱图像估算高光谱数据的Matlab代码
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    Shred是一款基于Matlab开发的工具，旨在通过RGB多光谱图像高效生成高质量的高光谱数据。适用于科研与遥感领域。 RGB/多光谱的高光谱估计过程是由B. Arad和O. Ben-Shahar在论文“Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images”中描述，并通过MATLAB实现的。有关更多详细信息，可以在本·古里安大学找到。如果您在工作中使用此代码，请引用该文献：Arad, B., & Ben-Shahar, O. (2016). Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images. In European Conference on Computer Vision (ECCV) proceedings.
     
  • MATLAB代码t.zip：将高光谱数据转为多光谱卫星数据
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    本资源提供了一段MATLAB代码，用于转换高光谱图像至类似多光谱卫星影像的数据格式。文件包括详细的注释和示例，方便用户理解和应用。 将高光谱数据转换为对应卫星传感器（如Landsat OLI、WorldView2、Sentinel A）的多光谱数据。
     
  • 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。
     
  • NMF的MATLAB代码-Blind_Unmixing_NMF_RI：用于高混合多光谱流和图像细胞计数的光谱分解MATLAB代码...
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    这段MATLAB代码实现了基于非负矩阵分解(NMF)的盲解混算法，专门针对高复杂度的多光谱流式数据及图像进行高效的光谱解析与细胞自动计数。 动机：多重免疫染色与多光谱细胞术的最新进展为同时可视化液体及固体样品中的众多生物标记提供了可能。然而，正确地分解荧光线发射是一项具有挑战性的任务，并通常需要通过对照样本中各个荧光染料的表征来进行。 随着用于分析的荧光染料数量增加，实验所需的时间和试剂成本也随之上升。因此，在此我们提出了一种完全无监督的方法来实现盲谱解混，以分离高度混合的数据集中的荧光线发射，并且无需依赖对照样本进行操作。 为达成这一目标，我们在现有的非负矩阵分解方法基础上进行了扩展并引入了几个关键改进：基于理论光谱图的初始化、自动选择“稀疏”数据以及使用多层优化器来重新初始化。我们的算法已通过合成数据进行了详尽测试，并在不同水平上验证其有效性。
     
  • 高光谱图像分解的Matlab代码-SpectralSuperResolution: 光谱超分辨率
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    SpectralSuperResolution是一款用于执行高光谱图像分解的Matlab工具。它通过先进的算法提供高效的光谱超分辨率处理，增强图像细节和质量。 该存储库包含了用于高光谱数据的光谱超分辨率设计的MATLAB代码与脚本。所提出的方法通过运用稀疏表示(SR)学习框架，从低分辨率形式中合成出具有高光谱分辨率的三维数据立方体。基于SR框架，各种低和高光谱分辨率的数据立方体可以被表达为来自已学过的过完备字典元素的稀疏线性组合。 所提出的方案性能通过使用EO-1 NASA Hyperion卫星获取的夏威夷岛2015年8月30日的高光谱场景进行评估。该场景覆盖了可见光和近红外范围内的67个波段，从436.9到833.83纳米。 对于字典训练阶段，我们设计了一种基于ADMM稀疏耦合字典学习方案来建模高光谱分辨率与低光谱分辨率的特征空间。通过使用10万个训练数据对（包括高低两种分辨率的数据立方体），我们构建了包含512个代表元素的词典。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 【项目代码】基于MATLAB的高光谱图像数据分析工具包，适用于高光谱研究者.rar
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    本资源提供一个基于MATLAB开发的高光谱图像数据处理工具包，专为科研人员设计，涵盖图像预处理、特征提取及分类分析等功能。 【项目代码】利用MATLAB对高光谱图像数据进行分析的程序非常全面，对于从事高光谱研究的人来说十分有用。该项目文件名为：high_spectral_image_analysis_code.rar。
     
  • 高光谱图像的MATLAB读取代码.rar
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    本资源提供了一个详细的MATLAB脚本，用于高效地读取和处理高光谱图像数据。包含必要的函数及示例代码，适合科研人员与工程师学习使用。 在IT领域，高光谱图像处理是一项复杂而重要的任务，在遥感、环境科学和生物医学等领域具有广泛应用。本段落将深入探讨如何使用MATLAB进行高光谱图像的读取及相关技术。 高光谱图像是能够获取连续光谱信息的一种特殊类型的图像，包含数百甚至上千个窄带光谱通道。每个像素对应一个详细的光谱曲线，这种丰富的光谱数据为目标识别、分类和监测提供了巨大的潜力。 MATLAB是一款强大的数值计算和数据可视化软件，其灵活的编程环境和丰富的工具箱使得处理高光谱图像相对简单。以下是从标题和描述中提炼出的关键知识点： 1. **高光谱图像格式**：这种类型的图像是以特殊格式存储的，例如ENVI（环境视觉影像）或HDF（层次化数据格式）。MATLAB需要特定函数来读取这些文件，如`enviHeader`用于读取ENVI头文件信息，而`hyperspec`则用于提取实际的数据。 2. **数据读取**：使用MATLAB的内置函数直接处理高光谱图像可能不够。例如，不能仅通过调用`imread`来完成这项任务；需要结合特定于格式的功能或者编写自定义代码以获取和解析文件中的数据矩阵信息。 3. **波段显示**：每个像素包含多个波段的信息，MATLAB能够方便地展示这些不同波长的图像。这可以通过循环遍历各个波段，并使用`imshow`函数来实现逐个显示灰度或彩色图像的功能。 4. **数据预处理**：读取后的高光谱图需要进行一系列预处理步骤，包括辐射校正、大气补偿和归一化等操作以消除外部环境的影响。MATLAB提供了多种工具如`normalize`、`medfilt2`(中值滤波)来执行这些任务。 5. **光谱特征分析**：利用MATLAB可以提取有用的光谱特性，例如计算植被指数（NDVI）、水分指数(NDWI)，以及进行主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)等高级统计方法。这有助于识别图像中的特定物质或现象。 6. **图像分类**：基于预处理后的数据特征，可以实施监督学习算法(K-means聚类、支持向量机SVM)或者无监督分类策略来对高光谱图进行进一步的分析和理解。 7. **可视化与结果展示**：MATLAB提供强大的图形用户界面(GUI)，能够创建交互式应用程序以直观地显示处理结果，如绘制特定像素点的光谱曲线或生成各类地图表示不同区域的类别划分情况等。 8. **优化与并行计算**：通过利用多核处理器或者GPU资源进行大规模数据运算，MATLAB内置的支持并行化的工具箱可以显著提高高光谱图像处理的速度和效率。这有助于应对更加复杂的任务需求，并缩短研究周期。 在实际应用中，根据具体的研究目标或项目要求，还可以结合深度学习模型等高级技术进一步提升高光谱图的分析能力与准确性。