【项目代码】利用MATLAB对高高光谱图像数据进行分析，程序很全面，对做高光谱的同志很有帮助哦.rar

基于稀疏表示的高光谱图像分类omp算法demo

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 与传统多光谱遥感图像相比, 高光谱图像是在一定波段范围内窄波段成像的, 提供了丰富的光谱信息, 拓展了遥感技术的应用范围, 但同时存在数据含量大、波段间相关性高等问题, 在进行处理时需要对高光谱图像进行降维。通过分析现有高光谱波段选择方法, 本文提出了一种基于信息论准则的高光谱波段选择方法, 结合波段信息熵与波段间的相关性, 采用粒子群优化算法(PSO) 进行波段优选, 克服了采用单一使用信息量为适应度的片面性。最后使用AVIRIS 图像对提出的算法进行试验, 并利用支持向量机分类方法进行分类验证, 总体分类精度达到91.0%。

原创高光谱图像处理-xd.doc 附件里介绍了高光谱的基本处理，这是我的一个课设的部分内容。希望对开始接触高光谱得人有用 高光谱数据没有上传，想要的话请留下邮件！大概25兆。

高光谱图像盲分解的矩阵矢量非负张量分解

对高光谱图像数据进行空间滤波处理，自己也在用的程序。

新手教程，含搜集资料加代码。高光谱图像分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容，在军事及民用领域都有着重要的应用。然而，高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使高光谱图像分类面临巨大挑战。一方面高光谱图像相邻波段之间相关性较大，存在较高的信息冗余。

matlab程序，高光谱图像降维，可以实现matlab对envi文件的直接读取，同时对高光谱图片直接处理。

高光谱图像中往往存在严重的条带噪声，与常见噪声具有很大不同，现有的去噪方法对其不能完全适用。利用平滑滤波思想结合传统的矩匹配方法，对传统的矩匹配条带去除方法进行改进，对HJ-1-A卫星高光谱图像进行实验、研究，利用多种图像质量评价标准，将算法去条带后图像与传统的和已有的改进算法去条带后图像进行对比、评价，找出去条带效果好、原始图像信息保留能力强、适应性强的改进的矩匹配方法来应用于高光谱图像条带噪声的去除。