matlab图像均衡化的代码-vein-visualization:从RGB图像进行高光谱重建以实现静脉可视化

matlab图像均衡化的代码从RGB图像进行高光谱重建以实现静脉可视化 我们提出了一种数据驱动的方法来从RGB图像中重建高光谱图像。 该方法基于残差学习方法，该方法可有效捕获数据流形的结构，并考虑到存在于RGB图像中的空间上下文信息以进行光谱重建过程。 提出的RGB到高光谱的转换方法可以处理在不同照明下拍摄的图像，这对于实际应用来说是重要的功能。 所提出的方法是通用的，并且可以支持各种应用。 为了展示所提出的转换方法的价值，我们设计并评估了静脉可视化应用程序。 我们使用商用高光谱相机收集了该领域最早的高光谱数据集之一； 我们将此数据集提供给其他研究人员。 我们使用此数据集来训练我们的深度学习模型，并作为比较的基础。 我们的实验结果表明，该方法可提供准确的静脉可视化和定位结果。 数据集结构 下载链接 - 该数据集由成对的207张RGB图像及其相应的超立方体组成。 高光谱图像包含从原始数据中提取的Matlab（ .mat ）格式的光谱范围为820-920nm的34个波段。 整个数据集包含来自13个参与者的信息（图像）。 10个参与者的数据用于培训，其余3个参与者的数据用于测试/验证。 文件