高光谱分解

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

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。

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。

Tucker分解工具包：释放高维数据的潜能 Tucker分解作为一种强大的张量分解技术，能够有效地对高维数据进行分析和处理。此工具包提供了高效的算法和工具，帮助您轻松实现： SVD分解: 对高维数据进行降维，提取关键特征。 多重因子分析: 探索数据中的潜在结构和关系。 张量分解: 将高维数据分解为多个低维因子，便于分析和解释。 应用领域: 推荐系统 图像处理 自然语言处理 生物信息学 使用Tucker分解工具包，您将能够： 发现数据中的隐藏模式 提高数据分析效率 构建更精准的预测模型 立即探索Tucker分解工具包，解锁高维数据分析的无限可能！

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。

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。

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。