优胜 它是什么？ HySure是一种将高光谱遥感影像与多光谱或全色影像融合的算法。 这组MATLAB文件实现了以下方法中描述的方法 [1] M.Simões，J。Bioucas-Dias，L。Almeida和J. Chanussot，“高光谱图像超分辨率：保留边缘的凸公式”，IEEE国际。 Conf。 图像处理，巴黎，2014年。 [2] M.Simões，J。Bioucas-Dias，L。Almeida和J. Chanussot，“通过基于子空间的正则化实现高光谱图像超分辨率的凸公式”，IEEE Trans。 Geosci。 遥感，卷。 53号2015年6月，第3373-88页，第6页。 有关复制条件，请参见文件LICENSE。 请向报告任何建议或更正 发布日期 2015年2月18日 在哪里可以找到它？ 如何使用它？ 有三个文件夹，其中包含： 'demos': MATLA

HySpex 系列高光谱处理详细操作流程，本流程列出了基于多种机载高光谱处理的方法，是目前全世界较为通能、实用的操作软件。

分类过程是分析高光谱图像数据的重要任务之一。 支持向量机（SVM）是最流行和使用最广泛的分类器，其性能正在不断提高。 近来，与仅考虑像素的光谱特征的方法相比，利用空间和光谱信息的方法更加充分，鲁棒，有用和准确。 在本文中，通过使用空间像素关联（SPA）处理从高光谱数据中提取区域纹理信息，以进一步提高SVM技术的分类性能。 为了提高分类的准确性，提出了一种利用SPA特征的支持向量机的新方法。 此外，该手稿中还提出了一种可用于解决像素不正确问题的新方法，即“增长类的控制过程”（CPoGC）。 为了证明所提方案的有效性，我们进行了印度松站点（IPS）上的AVIRIS高光谱数据实验，以将所提出的分类方法与一些现有的基于SVM的技术（例如SC-SVM和PSO-SVM）进行比较，以及一些传统的方法，例如K-NN和K-means。 实验结果表明，所提出的方法明显优于这些众所周知的分类算法。

一个matlab的高光谱图像分割程序，程序没有错误直接运行就可以但是解释比较少

Image Processing Toolbox:trade_mark: 高光谱成像库提供用于高光谱图像处理和可视化的 MATLAB:registered: 函数和工具。 使用该库中的函数来读取、写入和处理使用各种文件格式的高光谱成像传感器捕获的高光谱数据。 该库支持国家图像传输格式 (NI​​TF)、图像可视化环境 (ENVI)、标记图像文件格式 (TIFF) 和元数据文本扩展 (MTL) 文件格式。 该库提供了一组用于端元提取、丰度图估计、降维、波段选择、光谱匹配和异常检测的算法。 Hyperspectral Viewer 应用程序使您能够读取高光谱数据、可视化单个波段图像及其直方图、为高光谱数据立方体中的像素或区域创建光谱图、生成高光谱图像的彩色或假彩色表示以及显示元数据。 有关高光谱成像库的更多信息，请参阅文档 - https://www.mathworks.com/help/images/hyperspectra

MATLAB 是一种软件环境和编程语言，用于配置和控制光谱仪等仪器、过滤信号、进行测量、分析数据和构建测试系统。 MATLAB 通过仪器控制工具箱支持海洋光学光谱仪。 此 MATLAB 仪器驱动程序需要安装 Ocean Optics OmniDriver。 这是一个基本的 MATLAB 仪器驱动程序，并不特定于任何特定的光谱仪模型。 预计适用于 OmniDriver 支持的所有海洋光学光谱仪型号。 但是，此驱动程序尚未在所有海洋光学光谱仪上进行测试。 我们将不胜感激对此仪器驱动程序的反馈。 请使用此页面上的提交评论功能提供反馈。 请包括您与此驱动程序一起使用的仪器型号。 有关 MATLAB 仪器驱动程序的更多信息，请访问仪器控制工具箱产品页面： http : //www.mathworks.com/products/instrument

高光谱图像分离matlab代码考虑光谱可变性的多时相高光谱图像的在线解混 描述：与描述的方法相关的 Matlab 代码 P.-A. Thouvenin, N. Dobigeon 和 J.-Y. Tourneret -考虑光谱可变性的多时相高光谱图像的在线解混， IEEE Trans。 图像处理，卷。 25，没有。 9，第 3979-3990 页，2016 年 9 月。 作者： P.-A. Thouvenin, pierreantoine[dot]thouvenin[at]gmail[dot]com 实验：要在文章中报告的真实数据上运行具有代表性的实验示例，请配置并运行main.m脚本。 依赖关系：当前代码包括以下出版物中描述的 MATLAB 函数，并由其作者开发。 [1] JM Nascimento 和 JM Bioucas-Dias -顶点分量分析：一种分离高光谱数据的快速算法， IEEE Trans。 地球科学。 遥感，卷。 43，没有。 4，第 898--910 页，2005 年 4 月。 [2] JM Bioucas-Dias 和 MAT Figueiredo -约束稀疏回归的

针对当前近红外成像光谱系统研发成本高、结构复杂、便携性差等问题，提出了基于3D打印的近红外光谱成像系统前端设计。通过3D打印技术设计系统前端发射器、接收器和采集头套，并与近红外光谱成像系统结合，设计出尺寸小、硬度强、易扩展的前端采集设备。利用高灵敏度的OPT101、ADS1299和GS1011完成信号采集与传输，通过3D打印可实现精度高、无线传输、可实时检测脑部血氧浓度的近红外光谱成像系统。

基于高光谱影像数据的特点，分析了高光谱数据的降维方法。着重探讨了波段选择的若干算法：熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数和最优波段指数等算法。分析了各种算法的有效性、局限性和计算复杂度，并针对波段指数的不足，设计了最优波段指数（OBI）波段选择新算法。最后通过具体的试验，验证了各种算法的性能。

多光谱遥感影像特征提取是保证图像分类结果精度的关键,文中介绍了多光谱遥感影像特征提取的两种主要方法。通过实验证明:KPCA较PCA具有更好的数据压缩和降维效果,影像特征提取效果优势明显。