童庆禧 张兵等著,高等教育出版社出版,很详细的技术书籍
2022-09-29 16:10:08 37.58MB 高光谱 遥感技术
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利用光传输理论对ICF驱动器中使用的光谱色散平滑(SSD)技术作了理论分析,并结合典型的随机相位板(RPP)技术,用计算机模拟了使用光谱色散平滑技术前后激光靶面辐照不均匀性的变化及其技术中不同带宽和调制频率下激光靶面辐照不均匀性的变化。
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自行替换高光谱和全色影像的名称即可运行,Brovey_fuse
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MATLAB荧光光谱数据三维荧光光谱处理
从理论与实验两方面研究了基于普通单模光纤的光纤布拉格光栅在弯曲时光谱特性的变化。基于耦合模理论, 以弯曲光纤为参考波导, 研究了弯曲波导的分析模型和漏模求解工具, 考虑了弯曲时光弹效应的影响, 得到弯曲光纤中的准导模(漏模); 分析了弯曲情况下, 布拉格波长的变化情况, 与实验结果基本吻合。在1 cm的弯曲半径下, 布拉格波长向长波长的偏移在10-2nm量级。
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每个波段,即同一对象在高光谱图像的不同频段上的图像,不仅在空间上具有相关性,而且在光谱之间也具有很强的相关性。 高光谱图像压缩算法需要考虑如何利用空间和光谱的相关性。 在本文中,我们首先使用主成分分析(PCA)来消除光谱相关性。 然后使用方向提升小波变换(DLWT)去除空间相关性。 实验结果表明,与基于DWT的咨询算法相比,本文提出的图像压缩方案具有更高的性能。 空间数据系统委员会(CCSDS)。
2022-09-24 10:45:29 446KB CCSDS; Consultative committee for
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基于MATLAB光谱数据预处理.rar
2022-09-23 15:41:29 11KB MATLAB
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异常目标检测在高光谱图像(HSI)处理领域发挥越来越重要的作用。低秩稀疏矩阵分解算法(LRaSMD)可将背景和异常区分开,可以极大地减弱异常目标对背景的污染。基于此,提出一种基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达(LRaSMD-SR)的高光谱异常目标检测算法,通过LRaSMD的方式获取背景集,通过稀疏表达的方式从背景集中构建背景字典模型,最后通过计算重构误差来检测异常点。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证,实验结果证明LRaSMD-SR算法具有非常好的异常目标检测性能。
2022-09-22 11:13:03 4.11MB 遥感 异常检测 高光谱图 低秩稀疏
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高光谱遥感影像混合端元提取算法,利用顶点成分分析准则
2022-09-20 09:00:48 2KB vca vca光谱 端元 端元光谱
通过核正交匹配追踪 (KOMP) 和核同时正交匹配追踪 (KSOMP) 进行高光谱图像分类分发代码版本 1.0 -- 01/01/2015 由 Mehmet Altan Toksöz 提供,版权所有 2015,土耳其中东技术大学。 代码是基于以下论文中描述的方法创建的: [1] MA Toksoz 和 I. Ulusoy,“通过内核进行高光谱图像分类基本阈值分类器”,IEEE 地球科学和远程学报传感,已接受出版,2016 年。 [2] Y. Chen、NM Nasrabadi 和 TD Tran,“通过内核稀疏表示进行高光谱图像分类”,IEEE 地球科学和遥感汇刊,卷。 51号1,第 217-231 页,2013 年。 请引用它们! 电子邮件:matoksoz [at] gmail.com
2022-09-19 10:52:28 5.71MB matlab
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