高光谱图像分解Matlab代码-KMES开源资源下载

该Matlab程序利用非负矩阵分解技术，对高光谱数据进行解混操作，适用于图形图像处理领域。

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

这是一个开源的数据科学存储库，专注于Matlab图像分割肿瘤代码，提供了丰富的学习资源和实际应用。对于想要深入学习和解决现实世界问题的数据科学新手来说，这是一个理想的起点。数据科学正在成为计算机和互联网领域的热门话题，从数据收集到分析，再到建立未来预测，该库涵盖了数据科学的核心问题和专家见解。同时，Python作为首选编程语言，在处理和分析数据时展示了强大的功能。

此代码提供了Matlab实现的论文“通过最佳邻域重构的高光谱波段选择”，刊载于IEEE地球科学与遥感事务（T-GRS），DOI：10.1109/TGRS.2020.2987955。demo.m展示了一种简单直接的方法来运行ONR算法，评估.m提供了易于扩展的代码框架，以评估不同数据集上的不同波段选择方法。运行评估.m可获得分类精度曲线。为了成功运行评估.m，需首先安装适用于Matlab的Libsvm。另外，如果要在印度松树之外的数据集上评估算法，还需提前下载相应数据集。Libsvm链接：高光谱图像数据集链接：印度松树数据集、帕维亚大学数据集、盐沼数据集、KSC数据集、博茨瓦纳数据集。如果使用我们的代码，请引用我们的论文。希望您能从我们的代码中获益。

这是用于高光谱超分辨率中耦合结构矩阵分解的混合不精确块坐标下降（HiBCD）Matlab代码，已在IEEE信号处理事务中发表。在半真实数据集实验中，您可以在提供的链接下载真实HS图像，并运行相应脚本以获取数据矩阵。合成数据集实验也包含在内，参考了吴瑞元、开海Wai和马永健的研究。专注于高光谱超分辨率（HSR）中的耦合结构矩阵。

Statlie图像处理器描述了BASS（Band-Adaptive Spectral-Spatial）架构，这是一种用于高光谱图像分类的并行深度神经网络系统。该项目由印度技术学院的研究人员提出，应对高光谱图像长时间训练和推理所带来的能耗挑战。BASS-Net已使用TensorFlow和Keras重新实现，并针对FPGA进行了优化，使用NVIDIA TitanX GPU进行训练。这些技术改进显著减少了处理时间和能耗。未来，该技术可能扩展至自然语言处理和系统验证领域。

高光谱图像解混是一种技术，用于在高光谱数据中近似提取纯光谱特征及其组合比例。介绍了一种新方法，结合凸几何和K均值概念进行端元提取，相比现有技术，提高了准确性和效率。仿真结果显示，所提算法优于其他同类算法。

现在，对于开发人员和开源社区成员来说，获取免费的开发资源变得更加容易。但是，要做出明智的选择可能不那么简单，因为涉及到大量可供选择的服务和工具。这是一份针对基础设施开发者（如系统管理员和DevOps工程师）有用的免费服务清单，包括软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）等。我们收录了各种免费服务，但建议用户自行斟酌选择。此列表是通过Pull请求、评论和超过500个参与者共同努力完成的，您也可以通过提交请求来添加新的服务或移除已停止服务的项目。详细信息请访问专用网站。

这个存储库提供了高光谱图像去噪的Matlab代码，基于字典学习技术。该技术结合了低秩和稀疏性，用于改善图像质量。主要脚本是“DL_HSI_denoise.m”，可以在Matlab环境中运行，输入嘈杂的高光谱图像并输出其去噪版本。代码的核心文件包括image_denoise_lr.m和HO_SuKro_DL_ALS.m，分别负责稀疏阶段和字典更新。这些工具的使用目的在于提高高光谱图像处理的效率和质量。