高光谱异常检测：
这是用于高光谱异常检测的matlab代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法）
有关此项目的更多信息，请参阅我们的论文： [共同第一作者]
先决条件：
Matlab R2018b
其他相关论文：
[1]tanh坤，苏增福侯，Dongelei马云，虞陈，钱渡。 [J]。 遥感，2019，11（13）：1578. [第一作者]
[2]侯增福，李伟，高连如，张兵，马鹏格和孙俊林。 （2020）[口服]
[3]侯增福，李伟，陶然，马鹏哥和石卫华。 中国科学信息科学。 2020年。
我的个人网站：
1.Github网站： ://zephyrhours.github.io/
2.Personal Websie： ://zephyrhoublog.ml/（此网站将于2021年5月15日停用！）
3，中文CSDN博客： ://blog.csdn
2021-09-29 20:31:35
15.82MB
1
最新的高光谱传感器简介，包括Hyperion，AVIRIS，PROBA，国内的HJ1A，SPARK双星等多种参数介绍以及数据下载地址。
2021-09-27 08:52:31
7.45MB
1
受空洞卷积在图像信息方面保持优秀性能的启发,为进一步提高分类精度,提出一种基于双通道空洞卷积神经网络(DCD-CNN)的高光谱图像分类框架。空洞卷积可扩展滤波器的感受野,有效地避免图像信息丢失,从而提高分类精度。在该框架中,分别采用含有空洞卷积的一维卷积神经网络(1D-CNN)和二维卷积神经网络(2D-CNN)提取高光谱图像的光谱特征和空间特征。再采用加权融合方法对提取的空间特征和光谱特征进行融合。最后将融合后的特征输入支持向量机进行最终分类。对两个常用的高光谱图像数据集进行实验并与现有的4种分类方法进行比较,结果表明,所提框架具有更好的分类性能。
2021-09-22 14:50:28
1.87MB
1
RGB /多光谱的高光谱
这是B. Arad和O. Ben-Shahar在论文“ ”中描述的高光谱估计过程的MATLAB实现。 可以在Ben-Gurion大学下的“上找到其他详细信息。
如果您在工作中使用此代码，请引用“ Arad和Ben-Shahar，在2016年10月11日至14日于荷兰阿姆斯特丹举行的欧洲计算机视觉会议上，从自然RGB图像中稀疏地恢复高光谱信号”
@inproceedings{arad_and_ben_shahar_2016_ECCV,
title={Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images},
author={Arad, Boaz and Ben-Shahar, Ohad},
booktitle={European Conference on Computer Vi
2021-09-21 11:26:15
256KB
1
********************************** 重大更新通知**********************************
请在此处访问该程序的新的、改进的 GUI 版本：
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/41464
********************************** 重大更新通知**********************************
这是一个利用所包含的函数来计算 8 个图像指标（偏差、相关系数、DIV、熵、ERGAS、Q、RASE 和 RMSE）的程序。 该程序的目的是为用户快速、轻松和方便地生成结果（参见输出）。 最初，它的目的是在高光谱和多光谱卫星图像中进行指数分析。 它已在融合高光谱产品中使用和测试，用于光谱保真度的质量评估。 但是，估计它
2021-09-18 21:08:08
196KB
1
PaviaU遥感数据，.mat文件，带ground truth数据，用于高光谱图像分类实验。
Pavia University 数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective Optics Spectrographic Imaging System，ROSIS-03）在 2003 年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。该光谱成像仪对 0.43-0.86μm 波长范围内的 115 个波段连续成像，所成图像的空间分辨率为 1.3m。其中 12 个波段由于受噪声影响被剔除，因此一般使用的是剩下 103 个光谱波段所成的图像
2021-09-17 20:35:49
33.21MB
1