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读取HDF的文件
James E. Johnson编写的HDF文件读取工具,linux下运行。
2022-09-19 02:25:47
30KB
HDF
C
高光谱
1
基于
高光谱
透射成像的鸭梨内部缺陷检测方法研究
基于
高光谱
透射成像的鸭梨内部缺陷检测方法研究,陆卓远,崔笛,本研究以鸭梨为研究对象,采用透射方式采集样本的
高光谱
图像,初步探索了基于
高光谱
透射图像分析的鸭梨内部缺陷检测方法。设计完
2022-09-16 10:48:58
328KB
首发论文
1
基于
高光谱
成像技术的水果品质无损检测 (2013年)
高光谱
图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的. 综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,提出了利用
高光谱
图像技术检测苹果轻微损伤的方法,利用500~900 nm的
高光谱
图像数据,通过主成分分析提取547 nm波长下的特征图像.
2022-09-16 10:45:40
978KB
工程技术
论文
1
pca.rar_PCA 图像处理_PCA图像降维_matlab
高光谱
_pca
高光谱
_
高光谱
图像PCA
经典主成分分析法,实现
高光谱
图像的降维处理
2022-09-11 10:01:17
1KB
pca_图像处理
pca图像降维
matlab高光谱
pca高光谱
高光谱
图像去噪的空间光谱总变化正则化低秩张量分解
已经提出了几种基于波段的总变化(TV)正规化低秩(LR)的模型,以消除
高光谱
图像(HSI)中的混合噪声。 这些方法基于LR矩阵分解将高维HSI数据转换为2D数据。 该策略引入了有用的多路结构信息的丢失。 而且,这些基于波段的基于电视的方法以单独的方式利用空间信息。 为了解决这些问题,我们提出了一种空间频谱电视正则化LR张量分解(SSTV-LRTF)方法,以消除HSI中的混合噪声。 一方面,假定
高光谱
数据位于LR张量中,该张量可以利用
高光谱
数据的固有张量结构。 基于LRTF的方法可以有效地将LR干净图像与稀疏噪声区分开。 从另一方面,假设HSI在空间域中是分段平滑的。 TV正则化在保留空间分段平滑度和消除高斯噪声方面有效。 这些事实激发了LRTF与电视正则化的集成。 为了解决带状电视的局限性,我们使用SSTV正则化同时考虑本地空间结构和相邻频带的频谱相关性。 模拟和真实数据实验均表明,与最新的电视规则化和基于LR的方法相比,所提出的SSTV-LRTF方法在HSI混合噪声去除方面具有出色的性能。
2022-09-08 08:46:38
4MB
研究论文
1
多时相
高光谱
图像中的微小变化提取和检测
多时相
高光谱
图像中的微小变化提取和检测
2022-08-10 20:37:51
554KB
研究论文
1
辐射定标-
高光谱
数据预处理
1.辐射定标 辐射定标是将传感器记录的电压或数字量化值(DN)转换成绝对辐射亮度值(辐射率)的过程,或者转换为与地表(表观)反射率、表面(表观)温度等物理量有关的相对值的处理过程。 辐射定标可分为: 绝对定标 相对定标
2022-08-08 09:11:37
832KB
高光谱
预处理
1
基于稀疏自编码器的
高光谱
异常探测代码
使用稀疏自编码器实现
高光谱
图像异常探测 其中包含: 1、训练部分 train_SAE_pytorch.py 2、探测部分 Anomaly_detection.py 3、用到的读取数据集的函数 datasets.py 4、圣地亚哥机场
高光谱
数据集 sandiego_plane.mat
2022-07-30 09:08:28
3.06MB
高光谱图像
异常探测
图像处理
python
1
高光谱
图像分类的空间光谱核稀疏表示
核稀疏表示分类(KSRC)是稀疏表示分类的非线性扩展,显示了其在
高光谱
图像分类中的良好性能。 但是,KSRC仅考虑无序像素的光谱,而没有在空间相邻数据上合并信息。 本文提出了一种对空间光谱核稀疏表示的相邻滤波核,以增强对
高光谱
图像的分类。 这项工作的新颖性在于:1)提出了空间光谱KSRC框架; 2)通过核特征空间中的邻域滤波来测量空间相似度。 在几个
高光谱
图像上的实验证明了该方法的有效性,并且所提出的相邻滤波内核优于现有的空间光谱内核。 此外,所提出的空间光谱KSRC为将来的发展打开了广阔的领域,在其中可以轻松地合并滤波方法。
2022-07-28 10:42:19
1.12MB
Classification;
kernel
sparse
representation;
1
使用低秩矩阵恢复的
高光谱
图像恢复
高光谱
图像(HSI)通常在采集过程中由于各种噪声的混合而降低质量,这些噪声可能包括高斯噪声,脉冲噪声,虚线,条纹等。 本文介绍了一种基于低秩矩阵恢复(LRMR)的HSI恢复新方法,该方法可以同时去除高斯噪声,脉冲噪声,死线和条纹。 通过按字典顺序将HSI的补丁排序为二维矩阵,可以探索
高光谱
图像的低秩属性,这表明干净的HSI补丁可以视为低秩矩阵。 然后,我们将HSI恢复问题公式化为LRMR框架。 为了进一步消除混合噪声,应用了“分解”算法来解决LRMR问题。 在模拟和真实数据条件下都进行了一些实验,以验证所提出的基于LRMR的HSI恢复方法的性能。
2022-07-23 22:34:24
1.5MB
Go
Decomposition
(GoDec);
hyperspectral
1
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