医疗和工业机器视觉系统的多光谱成像

使用IDL语言实现多光谱图像协方差计算的代码，其他语言也可以借鉴思路

含psnr,rmse, ergas, sam, uiqi,ssim,DD,CCS，matlab版图片评估指标，适用与高光谱图像，多波段图像 Computes a number of quality indices from the remote sensing literature, namely the RMSE, ERGAS, SAM and UIQI indices. ground_truth - the original image (3D image),

编写MATLAB函数，读取原始多光谱影像和融合后多光谱影像，计算以下融合影像质量 评价指标

光谱空间自适应均衡流基于各向异性扩散的多光谱图像降噪

特邀报告

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域匹配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1 bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.

在遥感观测中，目标辐射信息中包含了背景辐射经过大气散射后进入传感器视场的部分，从而使地物边缘模糊，对比度降低，即邻近效应。要从遥感图像中准确获取目标信息，邻近效应校正是必不可少的环节。根据大气辐射传输模型，利用MODIS气溶胶产品并引入新的邻近效应校正系数对高分一号卫星多光谱遥感影像进行邻近效应校正。结果表明，经过校正的遥感影像对比度增强，清晰度增加，地物信息更丰富。

在400~720 nm波段范围，基于液晶可调谐滤波器(LCTF)和CMOS相机组合的多光谱成像系统，以四季豆叶片为研究对象每隔5 nm进行成像。根据图像亮度信息法和波段指数法的相关原理，首先分别计算得到各波段四季豆叶片的波段指数值和可识别度；然后对四季豆叶片的波段指数值和可识别度进行排序，综合图像的灰度离散、亮度信息丰富和波段的相关性小等特点，得出545、630、645、720、650和570 nm波段有较大的波段指数值和较好的识别度；最后根据最小欧氏距离法和光谱角度匹配法分别对四季豆叶片的特征波段的分类精度予以计算，两种方法的分类精度分别为100.00%和83.33%，得出选取的特征波段对四季豆叶片具有较好的分类精度。因此，545、630、645、720、650 和570 nm波段可作为四季豆叶片的特征波段。

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