高光谱汽车图像分析高光谱汽车显微镜和光谱工具箱的应用

此工具箱中的代码实现SULoRA，用于高光谱数据分析，采用具有低秩属性嵌入的子空间分解技术。洪丹凤和朱潇湘的研究表明，该方法在处理高光谱数据时表现出色。如需引用，请参考他们在IEEE信号处理选定主题期刊发表的论文（2018年，第12卷，第6期，页码1351-1363）。系统兼容Windows 10操作系统。

Matlab高光谱图像分析工具包包含多种算法，用于解混、配准和融合。高光谱图像具有数百个波段，虽然空间分辨率较低，但在地球科学研究中具有重要应用。该工具包提供了几种光谱解混方法，包括固定端成员的空间组合模型（SCM）和基于高斯混合模型（GMM）的解混。此外，还支持多光谱图像的注册和融合，以提取和分析地表组成成分。

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

该软件专为ASD FieldSpec光谱仪开发，解决高光谱实验中常见的数据处理问题。它提供了两个用户友好的GUI界面，用于读取仪器输出并进行数据预处理。软件特点包括清晰的光谱图形可视化和选择波长吸收带深度的功能。输出格式为带有.asd扩展名的二进制文件，支持单个或多个文件处理生成光谱库。光谱反射率校准使用“凸包”方法，以消除凸面形状。此外，软件通过OOP适应不同仪器，如使用read_asd_v1.m和read_asd_v2.m进行数据读取和格式修改。

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。

针对高光谱数据的特性，设计了一个有效的光谱数据库管理系统，实现了高光谱数据的存储、管理和检索功能。同时，分析了多种常见的光谱匹配技术，探讨了它们的特点，并引入并验证了一种新的光谱匹配技术的发展。

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。

MIST是一个拼接2D图像数据集的工具，专为显微镜图像设计。它支持将时间序列数据处理为独立的数据集，并且能够处理具有10%重叠的图块。该工具的第一个版本为ImageJ / Fiji插件，未来将推出独立工具。该存储库包含两个分支：一个为插件的源代码，另一个为MATLAB原型的源代码。更新至CUDA 9.0将提升性能，特别是在现代GPU上。关于安装说明和用户指南，请参见快速导航中的相关信息。

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。