用卷积滤波器matlab代码deephyp：针对高光谱的深度学习 用于训练和使用高光谱数据的无监督自动编码器和有监督深度学习分类器的工具。 可用文档。 源代码可在上找到。 自动编码器是无监督的神经网络，可用于一系列应用，例如无监督的特征学习和降维。 可以在带标签的数据上训练有监督的深度学习分类器，以预测光谱的类别。 该存储库提供了一个名为deephyp的基于python的工具箱，其中包含针对高光谱数据而构建，训练和测试密集和卷积自动编码器以及分类神经网络的示例。 网络易于设置，并且可以使用不同的体系结构进行自定义。 也可以采用不同的培训方法。 该工具箱基于tensorflow构建。 如果您在研究中使用工具箱，请引用：本文介绍了用于训练自动编码器的光谱角（SA），光谱信息散度（SID）和平方和误差（SSE）损失函数。 如果您在研究中使用余弦谱角（CSA）损失函数，请引用： 如果您在研究中使用分类网络，请引用： 安装 可以使用pip从命令行安装工具箱的： pip install deephyp 可以使用以下方法安装依赖项： pip install -r requirements.txt 导

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

软件介绍: ViewSpecProsetup.exe安装包是一款用于对ASD地物高光谱数据的处理软件，将ASD光谱仪所配套电脑上的光谱数据文件复制到本机，运行ViewSpecPro软件，设定光谱数据所在目录。打开光谱数据选择若干条曲线即可显示光谱数据曲线。

常见的高光谱数据集-Botswana、HoustonU、Idian_pines、KSC、Pavia、Salinas、Xiong'an、Xuzhou，包含光谱数据以及标注信息，伪色彩图和标注图像，格式均为.mat格式。由于文件超过上传限制，所以使用是百度云盘。

ASD地物高光谱数据，支持64位系统

sandiego airport 高光谱数据 mat格式，便于matlab直接处理

高光谱数据Pavia.mat

Indian pines高光谱数据集

高光谱数据集mat格式

针对高光谱遥感数据具有波段多,各光谱通道间连续,含数据信息量大,像元光谱曲线交叉并不甚多等特点,就分析光谱曲线特点之后,选择性的运用波段插值方法进行光谱重建,利用MATLAB 平台对多种插值算法进行了拟合实现。通过对比实验插值结果与原始数据,以及各插值算法插值精度,均方差和峰值信噪比等图像参数相互比较,显示用二次拟合的方法能够得到较好的拟合效果。