利用高光谱相机拍摄的图像（仅包含图像TIF格式），有需要的可以下载

该代码包含两种算法，即：通用综合先验 (GSP) 和通用分析先验 (GAP)，用于减少高光谱图像中的脉冲噪声。 这些算法利用空间和光谱相关性。 GSP 算法使用 Daubechies 小波作为空间维度和傅立叶变换作为垂直维度。 GAP算法基于总变化最小化。 运行代码需要 SPARCO 工具箱（可从以下 网址免费获得： http : //www.cs.ubc.ca/labs/scl/sparco/ ）。

光谱Python（SPy） 光谱Python（SPy）是用于处理高光谱图像数据（成像光谱数据）的纯Python模块。 它具有读取，显示，操作和分类高光谱图像的功能。 有关该程序包的完整详细信息，请参见。 安装说明 最新版本始终托管在，因此，如果已安装pip，则可以从命令行使用以下命令安装SPy： pip install spectral 打包的发行版也托管在和因此您可以下载并解压缩最新的zip / tarball，然后输入 python setup.py install 要安装最新的开发版本，请下载或克隆git存储库并按上述进行安装。 不需要显式安装，因此您可以简单地访问（或符号链接）源树中的光谱模块。 最后，可在官方找到有关如何通过流行的conda软件包和环境管理系统进行安装的最新指南。 单元测试 若要运行单元测试套件，必须安装numpy，并且必须将示例数据文件下载到当前目录（

高光谱图像分离matlab代码Endmember-Guided Unmixing Network (EGU-Net)：一种用于自监督高光谱解混的通用深度学习框架 , , , , , , 此工具箱中的代码实现了 . 更具体地说，详述如下。 引文 如果此代码对您的研究有用且有帮助，请引用论文。 洪丹峰、高连如、姚静、横谷直人、乔斯林·查努索特、乌塔·海登、张冰。 Endmember-Guided Unmixing Network (EGU-Net): A General Deep Learning Framework for Self-Supervised Hyperspectral Unmixing, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021, DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3082289. @article{hong2021endmember, title = {Endmember-Guided Unmixing Network (EGU-Net): A General Deep L

高光谱图像分离matlab代码深度生成端元建模：无监督光谱解混的应用 这个包包含作者对论文 [1] 的实现。 为了解决光谱分离中的端元可变性，端元光谱使用深度生成模型 (VAE) 建模，该模型从观察到的高光谱图像中学习。 这使我们能够使用生成模型的低维潜在空间中的点对可变端元进行参数化，然后可以与丰度同时优化以解决分离问题。 代码在 MATLAB 中实现，包括： example1.m - 比较算法的演示脚本 (DC1) example2.m - 比较算法的演示脚本 (DC2) example3.m - 比较算法的演示脚本 (DC3) example4.m - 比较算法的演示脚本 (DC4) example_real1.m - 比较算法的演示脚本（休斯顿） example_real2.m - 比较算法的演示脚本 (Samson) example_real3.m - 比较算法的演示脚本（Jasper Ridge） ./DeepGUn/ - 包含与 DeepGUn 算法相关的 MATLAB 文件 ./python/ - 包含与 DeepGUn 算法相关的 Python 文件 ./other_

卷积神经网络代码Matlab 人工神经网络 使用空间光谱深度残差卷积神经网络（HSID-CNN）的用于高光谱图像降噪的Matlab演示代码，IEEE TGRS，2019。 By Qiang Zhang (whuqzhang@gmail.com) Wuhan University, China. 如果您在工作中使用/适应我们的代码（作为独立工具或任何算法的组成部分），请引用我们的论文。 Q. Yuan，Q. Zhang，J。Li，H。Shen和L. Zhang ，“使用空间光谱深度残差卷积神经网络进行高光谱图像降噪”， IEEE地理科学与遥感学报，第1卷。 57号2，第1205-1218页，2019年。 @ARTICLE{yuan2019, author={Q. {Yuan} and Q. {Zhang} and J. {Li} and H. {Shen} and L. {Zhang}}, journal={IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.}, title={Hyperspectral Image Denoising Employing a Spatial

由于文件大小限制，上传一个mat格式的高光谱图像，直接用matlab中的load函数读取.

SLIC 高光谱图像降维...........................................................................................................................................................................................................

matlab遥感分类代码CNN-AL-MRF 这就是《Hyperspectral Image Classification with Convolutional Neural Network and Active Learning》的代码。 如果您使用此代码，请在您的工作中引用以下论文。 [1] 曹向勇，姚敬，徐宗本，孟德宇。 具有卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类。 IEEE 地球科学与遥感学报，2020 年。() [2] H. Bi、F. Xu、Z. Wei、Y. Xue 和 Z. Xu，一种用于最小监督 polsar 图像分类的主动深度学习方法。 IEEE 地球科学与遥感学报，2019 年。 在 Windows 中安装 Matconvnet 请按照网站上的说明进行操作：。 再现结果 重现第四部分的实验结果。 D(1)，请跑 matlab CNN_AL_MRF_main.m 接触： 如果您有任何问题，欢迎与我联系（ / ）。

高光谱图像聚类的有效算法