大气辐射校正是定量遥感的基础性工作,大气校正效果的优劣直接决定后续定量遥感分类和参数反演的精度。文中通过对模拟的多光谱遥感影像数据比较FLAASH和ATCOR两种常用的大气校正方法,以评价二者大气校正效果。

【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合.md

CASIA多光谱掌纹图像数据库包含7200张使用自行设计的多光谱成像设备从100个不同的人身上采集的掌纹图像，所有手掌图像都是8位灰度级JPEG文件。

我们提供了用于模拟GAP相机的多光谱图像数据库。这些图像包含各种现实世界的材料和物体。我们正在将该数据库提供给研究社区。

画幅式多光谱成像技术能够同时获取多波段光谱图像数据，在材料分析及环境监控等领域有广泛应用。采用一种基于光场成像的画幅式多光谱成像方法，利用二次成像的方法将由光场成像系统获取的多光谱图像转接成像到探测器光敏面，不需微透镜阵列与探测器光敏面直接接触，避免了对探测器的损坏，同时降低了系统安装调节的难度。此外，研究了不同通道光谱信息混叠的影响因素，采用像素灰度匹配的方法获取各通道像点的矢量坐标，实现光谱通道信息的提取。在不同光强条件下对灰度进行平场校正，获取各光谱通道的归一化通光率，用以校正通道灰度误差。搭建了实验装置，对室内目标进行多光谱瞬时探测，获取了较为清晰的多光谱图像。

基于CNN和多光谱光度学立体结合的单幅图像三维重构

该代码对应于2016年的《Nonlinear IHS: A Promising Method for Pan-Sharpening》一文，属于多光谱与全色图像融合代码，也属于IHS方法的一个变种。

手指静脉识别技术促使了多光谱手指静脉图像采集的进一步发展。对于多光谱手指静脉采集系统而言,获得更加合理的光源控制电路,设计出更加合理的光源光路结构形式已经变得非常重要。因此本设计以这两个关键点为目标,对现有的采集系统进行了优化改进。首先从设计硬件电路出发,优化了光源控制电路;同时对采集装置外壳进行了重新设计,并改善了光源光路结构形式,建立了新的多光谱手指静脉成像系统,然后在硬件的基础上对其相应的软件支持进行完善,最后搭建成新的采集系统,通过详细的比较实验,验证了本文设计的有效性。

数据融合matlab代码CoSpace：从高光谱-多光谱对应中学习常见子空间 洪丹凤，横田直人，乔瑟琳·尚努索，朱孝祥 此工具箱中的代码实现。 更具体地，其详细如下。 引文 如果此代码对您的研究有用且有帮助，请引用论文。 @article{hong2019cospace, title = {Co{S}pace: Common Subspace Learning from Hyperspectral-Multispectral Correspondences}, author = {D. Hong and N. Yokoya and J. Chanussot and X. Zhu}, journal = {IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.}, volume = {57}, number = {7}, pages = {4349--4359}, year = {2019}, publisher = {IEEE} } 系统特定说明 该代码已在Windows 10计算机上的Matlab R2016a或更高版本中进行了测试。 如何使用它？ 直接运行demo.m来复

介绍了多光谱图像：令灰度值是是二个空间变量和一个光谱变量的灰度值函数，并由二维推广到三维形式； 彩色图像：光谱采样限制到对应于人类视觉系统的红、绿、蓝光波时，称为彩色图像