颜色科学中使用的光源D65数据，matlab用

高光谱图像分离matlab代码高光谱图像的光谱超分辨率 高光谱图像光谱超分辨率代码 目录 介绍 该存储库包含为高光谱数据的光谱超分辨率设计的 MATLAB 代码和脚本。 所提出的方法通过利用稀疏表示 (SR) 学习框架，从其获得的低分辨率形式合成高光谱分辨率 3D 数据立方体。 根据 SR 框架，各种低光谱分辨率和高光谱分辨率的数据立方体可以表示为来自学习过的过完备字典的元素的稀疏线性组合。 依赖关系 数据集 所提出的光谱超分辨率方案的性能使用 EO-1 NASA 的 Hyperion 卫星高光谱地球观测场景进行量化。 由于其高光谱覆盖率，Hyperion 场景已被广泛用于遥感界用于分类和光谱分离目的。 我们考虑了 2015 年 8 月 30 日获得的夏威夷岛的高光谱场景，并利用了可见光和近红外光谱范围内的 67 个光谱带，从 436.9 到 833.83 nm。 字典 关于字典训练阶段，我们设计了耦合字典，基于 ADMM 稀疏耦合字典学习方案，对高光谱分辨率和低光谱分辨率特征空间进行建模。 我们从 100.000 对训练低和高光谱分辨率数据立方体中训练了 512 个代表性字典原子。

编码孔径光谱成像系统利用空间光调制器对目标信息进行编码,将信号映射到二维探测器面阵上,形成空间和光谱混叠信息,通过重构算法恢复出光谱数据立方体。由于该系统的色散仅仅发生在水平方向上,为了提高编码的效率,提出只在一个方向上具有编码效果的多狭缝组合编码。与目前采用的二维随机编码比较,在取得相同重构结果的前提下,多狭缝组合编码形式简化了数学模型的建立和分析,降低了编码复杂度。在此基础上,利用液晶光阀的开关特性实现实际系统编码,结合PGP(棱镜-透射光栅-棱镜)分光组件搭建光谱成像系统,进行了不同采样率下的实验,得到了高精度的恢复结果,验证了系统编码的可行性,为编码光谱成像系统领域提供了新思路。

二维紧凑变分模式分解 (2D-TV-VMD) 空间紧凑和光谱稀疏的图像分解和分割将多维信号（例如图像）分解为空间紧凑、潜在重叠的本质上波状的模式，使这些组件可用于进一步的下游分析。 通过这种分解，可以进行空频分析，解调，局部方向估计，边缘和拐角检测，纹理分析，降噪，修复或曲率估计。 我们的模型将输入信号分解为具有窄傅立叶带宽的模式； 为了应对与窄带宽不兼容的尖锐区域边界，我们引入了二进制支持函数，它们在窄带模式下充当图像重组的掩码。 L1 和 TV 术语促进稀疏性和空间紧凑性。 将支持函数约束到信号域的分区，我们有效地获得了基于光谱均匀性的图像分割模型。 通过将多个子模式与单个支持函数耦合在一起，我们能够将图像分解为多个晶粒。 我们的高效算法基于变量分裂和交替方向优化； 我们采用类似 Merriman-Bence-Osher 的阈值动力学，在稀疏促进项下通过支持函数边界的平均曲率有效地处理

不同人群对不同种类的花粉存在不同的过敏反应,为此研究用于快速检测空气中花粉粒子及分类的方法。以常见花粉作为研究对象,利用拉曼光谱仪采集42种花粉样品的465条拉曼光谱数据,按照生物学分类划分为科间花粉及属间花粉并对其进行分类预测。将所得光谱数据预处理后,利用主成分分析提取光谱的特征信息,并建立支持向量机识别模型。对于科间花粉的预测结果准确率为97.75%,蔷薇科属间花粉的预测结果准确率为90.47%,说明拉曼光谱分析法对花粉分类鉴别具有可行性。

包含五种基本高光谱数据集，适用于遥感图像分类。Indian_pine是一个很传统的高光谱数据集，包含16种数据，如：街道，农田等数据。同Indian Pines图像一样，Salinas数据也是由成像光谱仪所拍摄的，它是对美国加利福尼亚州的Salinas山谷所成的像。

稀疏正则化函数的选取直接影响到稀疏非负矩阵分解高光谱解混的效果。目前，主要采用 L0.或 L1 范数作为稀疏度量。L0 稀疏性好，但求解困难；L1 求解方便，但稀疏性差。提出一种近似稀疏模.型，并将其引入到多层非负矩阵分解(AL0-MLNMF)的高光谱解混中，将观测矩阵进行多层次稀疏分.解，提高非负矩阵分解高光谱解混的精度，提升算法的收敛性。仿真数据和真实数据实验表明：该算.法能够避免陷入局部极值，提高非负矩阵分解高光谱解混性能，算法精度上比其他几种算法都有较大.的提升效果，RMSE 降低 0.001~1.676 7，SAD 降低 0.002~0.2443。

光谱仪 Python 该存储库为开放光谱仪项目提供脚本，使从业者、学生和公民科学家能够使用他们的光谱仪收集数据并获得良好而有趣的学习体验。 享受！ 开放式光谱仪项目由网络摄像头、简单的激光切割部件、电池外壳和合适的 LED 闪电组件组成。 光谱仪通过 USB 连接到计算机，用户可以在其中运行此存储库中提供的脚本来运行实验和进行测量。 该存储库的两个主要组件是 analysis.py 和calibrate.py。 分析.py 脚本用于绘制使用网络摄像头光谱仪进行的测量的吸收光谱。 对于想要了解科学测量机制并了解如何评估所生成数据质量的高级用户，calibration.py 非常有用。 开放科学和背景 根据定义，科学应该是开放的和可复制的。 因此，任何人都可以验证实验的结果。 不幸的是，今天情况并非总是如此。 为了能够验证实验，所有使用的组件都应该可以公开访问。 这包括科学仪器的软件和硬件

UVE提取特征，数据为高光谱数据，感兴趣区域数据，最后一列为标签

HyLogger 系统是中科遥感信息技术有限公司在国内率先引进的新一代岩芯扫描系统，由澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）设计。HyLogger 系统基于反射光谱分析技术，采集和分析岩芯、切片和粉末样品的矿物学信息。该系统得益于高光谱领域和遥感技术的发展，是多年大量研究的成果。