彩色图像处理：从几何角度推导HSI模型与RGB模型的相互转换，与 https://blog.csdn.net/qq_45908742/article/details/124035854 中内容相同

数据融合_HSI_LiDAR 基于深度学习的HSI和LiDAR图像融合 作者 平台 Ubuntu 14.04 CUDA 8.0 GTX 850M 张量流1.4 python2 / python3 使用卷积神经网络的体系结构 输入-[转换-关联-最大池] x 2-[仿射-关联] x 2-仿射-softmax 档案文件 ./HSI/Load_data.py加载HSI源数据并制作Train / Test文件作为补丁 ./HSI/CNN.py定义CNN参数./HSI/CNN_feed.py训练HSI CNN权重./HSI/run_cnn.py使用预先训练的CNN参数进行HSI分类./HSI/Spatial_dataset.py为处理HSI数据。 ./HSI/Get_feature.py保存最后汇聚层平功能./DSM几乎一样./HSI 结果 接触

该软件包可在 sRGB、Y'PbPr、Y'CbCr、JPEG-Y'CbCr、Y'UV、Y'IQ、Y'DbDr、HSV、HSL、HSI、CIE XYZ、CIE L*a*b*（ CIELAB)、CIE L*u*v* (CIELUV) 和 CIE L*ch (CIELCH) 和 CIE CAT02 LMS。 它既可以用作 C/C++ 程序的一部分，也可以编译为 MATLAB MEX 函数。 为了在 Matlab 中使用，颜色空间通过输入编译为 MEX 函数 mex colorspace.c 在 Matlab 命令控制台上。 作为 MEX 的替代方案，还包括纯 M 代码版本 colorspace.m。 为了在 C 程序中使用，包含一个示例命令行程序 colorcalc。 B = colorspace(S,A) 转换图像 A 的颜色表示，其中 S 是指定转换的字符串。 S 告诉源和目标颜色

hsi matlab代码HSI检测 基于DM-BDL的高光谱目标检测的Matlab代码

从hsi直接转化到rgb，能有效方便的在色空间转换。

基于c写的RGB转到HSI空间的算法。希望对您有用。

图像色彩空间转换，将RGB空间转换到HSI、HSV、YUV这三个色彩空间.

代码和原始数据 该模型由R编写，R是一种简洁的编程语言。 历史^ HSI数据可从下载。 培训数据涵盖了2010年1月5日至2021年1月29日。 测试数据从2021-01-29开始。 查看有关报告 我的电子邮件：

将图像从RGB空间转换到HSI空间 % 输入参数为rgb图像，输出变量为H、S、I及hsi

基于MCNN的_HSI_分类 文件 MCNN-CP：使用混合卷积和协方差合并的高光谱图像分类（TGARS 2021） MCNN-PS和Oct-MCNN-PS：使用混合3D八度音程和2D子像素卷积神经网络的高光谱图像分类（已提交TGARS） 1.环境设置 该代码已在配备Intel i7-9750H 2.6 GHz处理器，32 GB RAM和NVIDIA GTX1650图形卡，Python 3.6，tensorflow_gpu-1.14.0，Keras-2.2.4，CUDA 10.0， cuDNN 7.6。 请在运行此代码之前安装相关的库： pip install -r requirements.txt 2.下载日期集： IP：， UH： 上： SA：和 并将它们放入数据目录。 3.下载模型（加载模型）： 代码：caor 并将它们放到models目录中。 4.下载pretrai