Image Processing Toolbox:trade_mark: 高光谱成像库提供用于高光谱图像处理和可视化的 MATLAB:registered: 函数和工具。 使用该库中的函数来读取、写入和处理使用各种文件格式的高光谱成像传感器捕获的高光谱数据。 该库支持国家图像传输格式 (NI​​TF)、图像可视化环境 (ENVI)、标记图像文件格式 (TIFF) 和元数据文本扩展 (MTL) 文件格式。 该库提供了一组用于端元提取、丰度图估计、降维、波段选择、光谱匹配和异常检测的算法。 Hyperspectral Viewer 应用程序使您能够读取高光谱数据、可视化单个波段图像及其直方图、为高光谱数据立方体中的像素或区域创建光谱图、生成高光谱图像的彩色或假彩色表示以及显示元数据。 有关高光谱成像库的更多信息，请参阅文档 - https://www.mathworks.com/help/images/hyperspectra

高光谱图像分离matlab代码考虑光谱可变性的多时相高光谱图像的在线解混 描述：与描述的方法相关的 Matlab 代码 P.-A. Thouvenin, N. Dobigeon 和 J.-Y. Tourneret -考虑光谱可变性的多时相高光谱图像的在线解混， IEEE Trans。 图像处理，卷。 25，没有。 9，第 3979-3990 页，2016 年 9 月。 作者： P.-A. Thouvenin, pierreantoine[dot]thouvenin[at]gmail[dot]com 实验：要在文章中报告的真实数据上运行具有代表性的实验示例，请配置并运行main.m脚本。 依赖关系：当前代码包括以下出版物中描述的 MATLAB 函数，并由其作者开发。 [1] JM Nascimento 和 JM Bioucas-Dias -顶点分量分析：一种分离高光谱数据的快速算法， IEEE Trans。 地球科学。 遥感，卷。 43，没有。 4，第 898--910 页，2005 年 4 月。 [2] JM Bioucas-Dias 和 MAT Figueiredo -约束稀疏回归的

基于高光谱影像数据的特点，分析了高光谱数据的降维方法。着重探讨了波段选择的若干算法：熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数和最优波段指数等算法。分析了各种算法的有效性、局限性和计算复杂度，并针对波段指数的不足，设计了最优波段指数（OBI）波段选择新算法。最后通过具体的试验，验证了各种算法的性能。

Deep Feature Extraction and Classification of Hyp全文翻译（带公式）

基于三维卷积自动编码器的高光谱分类无监督空间光谱特征学习 通过，，，张治，，。 拟议框架 介绍 与传统的手工特征提取算法相比，使用深度神经网络（DNN）的特征学习技术表现出卓越的性能。 但是，DNN通常需要大量的训练样本来学习有效的特征，而在高光谱图像中很难获得有效的特征。 因此，在本文中，提出了一种使用三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略。 提出的3D-CAE仅包含3D或元素操作，例如3D卷积，3D池化和3D批处理归一化，以最大程度地探索空间光谱结构信息以进行特征提取。 还设计了一个配套的3D卷积解码器网络来重建输入模式，通过该模式，可以训练网络中涉及的所有参数而无需标记训练样本。 在多个基准高光谱数据集上的实验结果表明，我们提出的3D-CAE在提取空间光谱特征方面非常有效，不仅在传统的非监督特征提取算法方面表现出色，而且在分类应用中也优于许多监督特征提取算

将高光谱数据转换换成对应卫星传感器（Landsat_OLI、WorldView2、Sentinel A）的多光谱数据

Urban数据通常被用于高光谱图像混合像元分解。它由Hydice传感器获取，图像大小为307*307。原始数据有210个波段，在去除噪音和水吸收波段后，一般留下162个波段做后续处理与分析。地物类别包含道路，屋顶，草地和树木。

Salinas 是由 AVIRIS 传感器拍摄，拍摄地点是加州 Salinas Valley。这个数据的空间分辨率是3.7米，大小是512*217。原始数据是224个波段，去除水汽吸收严重的波段后，还剩下204个波段。这个数据包含了16个农作物类别。

该软件包提供了用于频谱总变化（STV）降噪算法[1]的MATLAB代码，这是一种用于高光谱图像的新降噪算法，可从观测到的数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。 STV去噪算法的命令是 out_stv = 光谱电视（hyper_noisy，选择）； 其中 hyper_noisy 是输入图像， opts 是参数。 输入图像应该是 3-D 噪声图像（高光谱图像或视频）。 此外，在编写命令之前，需要将 opts.beta 设置为 [1 1 0.1]。 输出图像存储为 out_stv.f。 有关详细信息，请参阅随附的用户指南。 如需更多信息和引文，请参阅： [1] Chien-Sheng Liao、Joon Hee Choi、Delong Zhang、Stanley H. Chan 和 Ji-Xin Cheng，“通过总变异最小化对受激拉曼光谱图像进行降噪”，物理化学杂志 C，2015 年 7 月

可以读取高光谱AIRS HDF分层遥感数据，并可以保存为文本，快捷方便。