超光谱图像

matlab分时代码光谱超分辨率

这个存储库由Timothy J. Gardner和Marcelo O. Magnasco引入Python世界。在标准超声波检查中难以察觉的复杂声音细节在重新分配时变得明显可见。我们探索将新型线性重新分配技术应用于音频分类和无监督机器翻译等下游任务的概念。新的表示形式有望显著提高性能。点击下方图片并放大以观察实现的高分辨率线性重新分配效果。要从GitHub安装，请执行pip install git+git://github.com/earthspecies/spectral_hyperresolution.git。详细讨论该存储库中线性重新分配的使用和参数设置。

Matlab 2 2024-07-30

MATLAB超材料光子晶体传输光谱模型

利用传递矩阵法建立了一维光子晶体光学特性的MATLAB模型。该模型基于含金属纳米粒子的超材料光子晶体的透射光谱进行理论描述，并在不同晶体参数下进行了详细分析。初始材料为GaAs（eps1 = 11.9）和GaN（eps2 = 5.8），总厚度为2500 nm。

Matlab 0 2024-09-25

高光谱超分辨率数据融合Matlab代码 - HiBCD

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。

Matlab 2 2024-07-28

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

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。

Matlab 0 2024-08-26

PyTorch SRCNN 图像超分辨率工具

该资源提供基于 PyTorch 平台的 SRCNN 图像超分辨率深度学习模型，包括： 网络模型 训练代码 测试代码 评估代码 (可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的峰值信噪比 PSNR 和结构相似度) 预训练权重

算法与数据结构 4 2024-05-15

四阶超混沌映射图像加密解密

四阶超混沌映射具备优秀的随机性和复杂度，应用于图像加密解密领域，能够实现对图像信息的高效保护，并展现出良好的加密效果。

Matlab 2 2024-05-23

高光谱图像分解Matlab代码-KMES开源资源下载

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

Matlab 4 2024-07-28

Matlab代码集合超分辨率与图像修复工具

这是一个Matlab代码集合，专注于超分辨率、除雾、去模糊、去噪、修复、色彩增强和提亮等低级视觉处理。除雾功能由...编写，去模糊由...编写，去噪由...编写，修复由...编写，色彩增强由...编写，提亮肤色由...编写，超分辨率由...编写。此外，还包括图像质量评估指标如PSNR、SSIM、VIF、FSIM和NIQE。特此感谢所有参与图像和视频质量评估算法的作者。

Matlab 0 2024-08-13

超分辨率图像处理及Set5数据集应用

超分辨率是一项关键的图像处理技术，通过增加图像像素数来提高图像清晰度和细节，以产生视觉上更高质量的图像。在计算机视觉中，超分辨率广泛用于图像增强、视频处理和医疗影像分析等领域。Set5数据集是一个基准测试集，由Christian Timmermann等人于2011年创建，用于评估和比较各种超分辨率算法的性能。数据集包含5个高分辨率自然图像，涵盖复杂纹理和结构，能够全面测试算法能力。虽然Set5数据集规模较小，但与其他数据集如Set14和BSD100结合使用，可广泛验证算法在不同图像样本上的表现。

算法与数据结构 2 2024-07-17

图像超分辨率matlab程序稀疏表示与正则化优化

利用Matlab开发的图像超分辨率程序，采用稀疏表示和正则化优化技术，能够显著提高图像质量。

Matlab 0 2024-09-28