高光谱方法及代码

最新推荐文章于 2023-03-29 16:25:27 发布
转载 最新推荐文章于 2023-03-29 16:25:27 发布 · 1.7k 阅读 · 22 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/haoji007/article/details/81154338

本文汇总了多个关于高光谱图像分类的研究资源，包括使用深度学习方法如CNN、3DCNN和MRF等进行特征提取和分类。这些资源包括学术论文、优快云博客和GitHub项目，展示了深度学习在高光谱成像领域的最新进展和技术应用。

https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=197w00b0nw0k0cv01a5g06k075498447&site=xueshu_se

https://blog.youkuaiyun.com/haoji007/article/details/81154338

https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10701-1017297118.htm

http://d.wanfangdata.com.cn/thesis/D01826429

https://blog.youkuaiyun.com/u012193416/article/details/79326459

https://github.com/search?l=C%2B%2B&p=2&q=Hyperspectral+Image+classification&type=Repositories

https://github.com/xiangyongcao/CNN_HSIC_MRF

https://github.com/HuahuiChen/3DCNN-for-hyperspectral-image

https://github.com/syamkakarla98/Dimensionality-reduction-and-classification-on-Hyperspectral-Images-Using-Python

https://github.com/GSRS/Hyperspectral_Image_Classification_Package

https://github.com/KGPML/Hyperspectral

https://github.com/KonstantinosF/Classification-of-Hyperspectral-Image

https://github.com/leeguandong/3D-DenseNet-for-HSI

 

【RF分类】基于matlab蛇群算法优化随机森林SO-RF数据分类【含Matlab源码 3095期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
09-07 178
蛇群优化随机森林（Snake Optimization Random Forest, SO-RF）是一种基于蛇群优化算法和随机森林算法的数据分类方法。它结合了蛇群优化算法的全局搜索能力和随机森林算法的高准确性。在SO-RF中，蛇群优化算法被用来优化随机森林的参数和结构。蛇群优化算法模拟了蛇群的行为，通过不断迭代调整蛇群中每条蛇的位置来寻找最优解。在每一次迭代中，蛇群优化算法会根据每条蛇的适应度评估其性能，并通过交叉和变异操作来产生新的蛇群。
优化的高光谱解混算法实现
最新发布
jghhh01的博客
09-16 389
高光谱解混是遥感图像处理中的重要技术，用于从混合像元中提取纯光谱特征(端元)和它们的比例(丰度)。
MF.zip（高光谱目标检测的算法）
07-28
高光谱目标检测的算法，高光谱遥感图像不仅包含了物体的空间信息，而且还包含了物体的光谱信息，其中的每个像素都包含一个近似连续的光谱曲线。高光谱图像中同一波段的所有像素可以形成二维图像，每个像素也包含一条光谱曲线，因此高光谱图像数据可视为三维数据，包含丰富的光谱信息。高光谱图像光谱分辨率较高，可以通过光谱特性区分不同地物的材质，可以解决许多原来利用全色图像、多光谱图像不能解决的问题，例如识别军事伪装，地下工事，进行资源探测，环境监测等，因此高光谱图像目标检测在军事和民用方面都有重要的应用价值。
图像显著性检测算法matlab代码-Saliency2013:高光谱图像中的显着目标检测
05-26
图像显着性检测算法matlab代码显着性2013 高光谱图像中的显着目标检测 介绍 该存储库包含ICIP论文《高光谱图像中的显着目标检测》中描述的算法的源代码。 可以在本文中找到更多详细信息。 该软件包已在64位Windows计算机上使用Matlab 2013a进行了测试。 此代码仅用于研究目的。 引用 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑引用：@inproceedings {Liang2013，作者= {Liang，Jie and Zhou，Jun and Bai，Xiao and Qian，Yuntao}，书名= {2013 IEEE国际图像处理会议} ，月份= {sep}，页面= {2393--2397}，发布者= {IEEE}，标题= {{高光谱图像中的显着物体检测}}，网址= {，年份= {2013}} 正在安装 下载代码：git clone。 下载高光谱图像： 将代码文件夹添加到Matlab的工作目录中。 运行Demo.m 反馈 如果您有任何问题（疑问，反馈）或发现代码中的错误，请与联系。
【目标检测】基于稀疏表示的高光谱图像（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
03-29 667
基于稀疏表示的高光谱图像目标检测，是模式识别的有效方法。目标检测旨在通过使用已知的目标像素或异常属性将特定目标像素与各种背景分开。模型中的稀疏向量可以通过贪婪算法OMP恢复。目标检测问题可以看作是两个假设（背景）和（目标）的竞争关系。T和B都是矩阵，它们的列向量分为目标子空间和背景子空间。N 表示高斯随机噪声，[T，B] 表示 T 和 B 的级联矩阵。假设，当D大于某个阈值η时，则X为目标。通过知识的稀疏表示，已知信号重建的残差可以表示为：经过比较，我们可以发现：假设，当D大于某个阈值η时，则X为目标。
基于矩阵分解的高光谱数据特征提取
02-09
利用有限的标记样本,将其作为硬性约束加入矩阵分解中;同时构建局部邻域graph,挖掘数据的流形结构并保持局部的不变特性,提出一种基于矩阵分解的高光谱数据特征提取(FEMF)方法.经过矩阵分解,使得原始高维光谱特征空间中相近的数据在低维空间中仍然相近,而相同类别的标记数据则被投影到同一个位置.这样的低维表示具有更强的判别性能,从而得到更好的分类和聚类效果.该方法的求解过程是非凸规划问题,同时给出了一个乘性更新规则获得局部优化解.最后,对真实高光谱数据进行特征提取验证了该方法的有效性.
精选资源
简单高光谱分类全套代码pytorch制作
03-07
在本项目中，“简单高光谱分类全套代码pytorch制作”是一个使用PyTorch框架实现的机器学习项目，特别关注高光谱图像的分类。高光谱图像具有多个连续的窄波段，提供了丰富的光谱信息，使得我们可以识别物体的精细特征...
图像理解与智能处理高光谱图像分类代码+课程报告
02-28
基于PaviaU数据集的高光谱图像分类，包含两种方法，第一种是MATLAB代码，通过PCA降维+garbor特征提取+svm分类，第二种是python代码，通过cnn网络进行特征提取分类。
精选资源
高光谱分类全套代码3D_CNN模型（pytorch）
03-02
总之，3D CNN模型在高光谱分类中的应用结合了深度学习和高光谱成像的优势，为遥感图像分析提供了一种高效且准确的方法。通过提供的PyTorch代码，我们可以深入理解这一过程，并将模型应用到不同的高光谱数据集上，以...
精选资源
高光谱数据转换为多光谱卫星数据MATLAB代码t.zip
10-07
总的来说，这个MATLAB代码包提供了一种方法，将高光谱数据转换为特定卫星传感器的多光谱格式，简化数据处理，便于在遥感分析中应用。理解高光谱数据的特点、MATLAB编程以及转换过程中的关键步骤，对于利用这些代码...
精选资源
高光谱数据预处理方法python代码.zip
03-02
"高光谱数据预处理方法Python代码.zip" 文件包含了针对这一任务的实践代码，主要服务于人工智能和机器学习项目。 高光谱数据的特点是具有多个连续的光谱波段，每个像素都有一条包含丰富信息的光谱曲线，这些数据...
光谱特征提取算法BOSS（MATLAB代码）
09-24
由邓百川等提出的一种近红外光谱特征提取算法，A bootstrapping soft shrinkage (BOSS) approach for variable selection
高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法
02-12
针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法利用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子,把原始图像投影到该算子构成的正交子空间后,大概率的背景信息得到抑制,从而突出了小概率的目标;在完成背景信息抑制的基础上,利用迭代误差分析方法进行端元的自动提取;根据所提取出的目标端元的光谱,结合光谱角度匹配技术完成目标物的检测。为了验证新方法的有效性,利用高光谱数据进行了实验研究,并与经典的RX算法的检测结果相比较。实验结果表明提出的基于端元提取的算法不需要目标的任何先验知识就能达到比较好的目标探测效果,对RX算法检测效果不太理想的小目标也能准确识别。
MATLAB高光谱数据分析代码
03-01
有助于大家学习
hsimatlab代码-HSI-detection:用于高光谱目标/异常检测的matlab代码
05-25
hsi matlab代码HSI检测 基于DM-BDL的高光谱目标检测的Matlab代码
光谱预处理代码.zip
09-26
The data signal obtained by using the near-infrared spectroscopy detector includes the information of the component to be tested, including the noise of various instruments, such as high-frequency random noise, baseline drift, spurious information, background of the sample.Therefore, before data analysis, the specific signal measurement and sample system should be processed reasonably, and the influence of various non-target factors on the detection signal information should be weakened or even eliminated, which lays a foundation for establishing a stable and reliable mathematical model. Commonly used data preprocessing methods include data normalization processing (mean centering, normalization, standard normal transformation, etc.), high frequency noise filtering (convolution smoothing, Fourier transform, wavelet transform, etc.), differential derivation of signals, and Baseline correction, etc.
【代码分析】用于高光谱图像分类的DRCNN代码解析
weixin_44794449的博客
04-01 9911
**这篇文章是DRCNN高光谱图像分类《Diverse Region-Based CNN for Hyperspectral Image Classification》论文解析https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44794449/article/details/88718383**的相关文章，主要是解析了这篇论文的代码构成以及相关解析 代码文件的构成 用于高光谱分类的代码构成...
高光谱预处理方法之求导（微分）——matlab实现
weixin_43984636的博客
05-06 8060
预处理中使用求导的好处：消除基线漂移、平缓背景干扰的影响，提供更高的分辨率。一般只使用一阶导或者二阶导。 但对数据的求导会放大噪声，导致信噪比降低，导数运算前，需进行平滑操作。 在matlab中使用这个函数diff(dataset，N)，第一参数为数据集，而第二个参数就是微分阶数（几阶导数），可以添加第三个参数相当于加个移动窗口，实现局部求导，可以在增加求导阶数的同时，有效地减少和抑制噪声。代码就不用添加了，很简单调用diff函数就行，并将返回值（经处理的光谱数据）自行保存或者绘制就行了。 ...
变化向量分析结合光谱解混的高光谱变化检测
02-26
变化向量分析结合光谱解混的高光谱变化检测
MATLAB全面分析高光谱图像数据项目代码
而“高光谱数据及说明”则可能包含实际的高光谱图像数据集以及对数据的描述，它将为用户提供分析高光谱图像所需的数据背景和可能的使用方法。 从这些信息中可以得出以下知识点： 1. MATLAB软件及其应用： - ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值