高光谱图像

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。

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

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。

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。

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。

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。

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。