高光谱图像特征提取与分类算法研究.pdf

高光谱图像融合算法研究.pdf

高光谱遥感图像的端元递进提取算法.pdf

利用遗传算法优化oif指数进行高光谱波段选择 最佳指数因子 高光谱波段选择

修改main里的参数运行即可。py文件。可以获取9个灰度特征。按波段获取，所以开始之前需要处理好自己的波段，不然会内存溢出。 高光谱灰度共生矩阵获取代码

针对单一滤波器提取高光谱图像空间特征时不能获得完整的图像空间信息的不足, 提出一种结合非局部均值滤波和导向滤波的高光谱图像分类算法。该方法利用非局部均值滤波提取高光谱全波段图像空间信息, 利用导向滤波提取经由主成分分析(PCA)降维后的高光谱图像的空间边缘信息, 将两种空间信息进行线性融合的结果输入至支持向量机(SVM)完成分类。实验表明, 相比于使用光谱信息、高光谱PCA降维、空谱结合的SVM分类、边缘保持滤波以及递归滤波等方法, 该算法能够有效提高光谱图像的分类精度。

MNF变换 重要作用 用于判定图像内在的维数 分离数据中的噪声 减少计算量 弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足 计算时需要输入的参数 统计信息的图像范围　shift diff subset 噪声统计文件（可以用到另一副图像上做变换） MNF统计文件(反变换的时候要用) Mnf变换输出波段选择(根据特征值选择输出波段)

ENVI高光谱分析.ppt

matlab匹配滤波代码比较RX和SSRX算法 该存储库包含我该课程项目的一部分：“图像处理中的选定主题”， 该项目的目的是比较两种用于高光谱图像的异常检测算法-RX算法及其子空间投影变化，即SSRX算法。 虽然这两种算法在数学和逻辑上相似，但将它们应用于实际数据时所获得的不同结果值得研究。 为了进一步检查子空间投影的效果，还使用Chronochrome算法在变化检测任务中对其进行了测试。 回购用法 该项目主要基于实现这两种算法，运行多个实验并执行探索性数据分析。 这些组织在以下文件夹中： ：包含完整的项目报告和演示文稿（适用于那些懒得阅读并想要漂亮图片的人） ：包含主要的.mlx文件（以及那些无法访问MATLAB的文件的tex和pdf版本）和一些.m帮助程序脚本。 使用的数据集 可以在以下位置找到用于该项目的数据： MATLAB的高光谱工具箱（包含有用的运算符，转换和算法）： 免责声明 该项目对PCA公式进行了少许更改。 尽管这可能不会显着影响结果，但值得将来研究之用。 此项目中使用的PCA预测为： 正确的公式是： 建议阅读 Alan P. Schaum和Alan D. Stocke

打开hj高管普数据，并且安装方便，只需加载到envi上即可。