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

光谱特征波段选择—无信息变量消除uve.rar

James E. Johnson编写的HDF文件读取工具，linux下运行。

基于高光谱透射成像的鸭梨内部缺陷检测方法研究，陆卓远，崔笛，本研究以鸭梨为研究对象，采用透射方式采集样本的高光谱图像，初步探索了基于高光谱透射图像分析的鸭梨内部缺陷检测方法。设计完

高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的. 综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测苹果轻微损伤的方法,利用500~900 nm的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547 nm波长下的特征图像.

经典主成分分析法，实现高光谱图像的降维处理

已经提出了几种基于波段的总变化（TV）正规化低秩（LR）的模型，以消除高光谱图像（HSI）中的混合噪声。 这些方法基于LR矩阵分解将高维HSI数据转换为2D数据。 该策略引入了有用的多路结构信息的丢失。 而且，这些基于波段的基于电视的方法以单独的方式利用空间信息。 为了解决这些问题，我们提出了一种空间频谱电视正则化LR张量分解（SSTV-LRTF）方法，以消除HSI中的混合噪声。 一方面，假定高光谱数据位于LR张量中，该张量可以利用高光谱数据的固有张量结构。 基于LRTF的方法可以有效地将LR干净图像与稀疏噪声区分开。 从另一方面，假设HSI在空间域中是分段平滑的。 TV正则化在保留空间分段平滑度和消除高斯噪声方面有效。 这些事实激发了LRTF与电视正则化的集成。 为了解决带状电视的局限性，我们使用SSTV正则化同时考虑本地空间结构和相邻频带的频谱相关性。 模拟和真实数据实验均表明，与最新的电视规则化和基于LR的方法相比，所提出的SSTV-LRTF方法在HSI混合噪声去除方面具有出色的性能。

光谱匹配 matlab代码

提出一种利用FPGA实现Hadamard变换光谱仪光谱复原算法的方案。利用具备数字信号处理功能的FPGA对Hadamard编码图像,可以快速地进行 Hadamard逆变换并得到复原图像。根据复原图像可以知道被测目标在各个波段的信息从而获得光谱曲线。实验表明，利用FPGA来完成该型光谱仪的光谱复原可以得到清晰的复原图像和单点光谱曲线，并且与软件得到的处理结果基本相同。该方案可以用于该型光谱仪的实时光谱复原以及基于光谱特征的目标识别领域。

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