从RGB_多光谱图像估计高光谱数据的Matlab代码_Matlab code for estimating Hyperspectral data from RGB_Multispectral images.zip 文章摘要： 在数字图像处理和遥感领域，高光谱数据因其高维度特性，在获取精确信息方面具有独特的价值。然而，高光谱数据通常需要专门的高光谱相机进行采集，这样的设备成本昂贵且操作复杂。为了突破这些限制，研究者们开发了一系列方法，试图通过普通RGB或多光谱图像推断出高光谱数据，以减少对高光谱传感器的依赖。 Matlab作为一种高效的数据处理工具，被广泛用于各类图像处理任务中。其中，Matlab代码在估计高光谱数据方面扮演着重要的角色，它提供了一种相对简洁的方式，使得研究者能够实现复杂的算法。从RGB或多光谱图像估计高光谱数据的过程，涉及到多个步骤，包括图像预处理、特征提取、模型建立和参数校准等。 在这个过程中，首先需要对输入的RGB或多光谱图像进行预处理，包括色彩校正、图像增强等步骤，以确保图像数据的质量和准确性。随后，通过特征提取技术，从图像中提取出有助于高光谱数据估计的关键信息。特征提取后，研究者将构建一个或多个数学模型，这些模型基于输入图像和已知的高光谱数据之间的关系，可以是线性回归模型、神经网络模型或其它复杂的统计模型。 在模型建立之后，下一步是通过已有的高光谱数据对模型进行训练和校准，以确保模型能准确反映输入图像与高光谱数据之间的对应关系。模型校准后，就可以用它来估计未知图像的高光谱数据了。对估计出的高光谱数据进行后处理，例如通过滤波、去噪等技术来提高其质量。 在实际应用中，高光谱数据估计能够广泛应用于农业监测、环境检测、城市规划等多个领域。例如，在农业领域，通过估计得到的高光谱数据，可以更精确地监测作物的生长情况，评估作物的健康状态，从而为农业管理提供科学依据。在环境监测方面，高光谱数据可以帮助科学家们识别和分类不同的地物类型，进而为环境保护和资源管理提供决策支持。 然而，从RGB或多光谱图像估计高光谱数据也面临诸多挑战，包括如何有效地从有限的信息中提取更多的光谱信息，以及如何处理和纠正估计中可能出现的误差等问题。这需要研究者们持续优化算法，并结合先进的机器学习技术，不断提高估计的精度和效率。 关于特定的Matlab代码包，这里提及的“shred-master”可能指代一个独立的项目或函数库，用于处理数据分解或类似的特定任务。由于本文的重点在于介绍从RGB或多光谱图像估计高光谱数据的一般过程和挑战，而非具体代码的实现细节，因此不对“shred-master”进行详细的描述和讨论。

【图像融合】稀疏表示多光谱图像融合.md

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。

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

为了快速准确地获取黄瓜叶片的含氮量和叶面积指数等生长信息, 提出了采用多光谱图像技术对黄瓜生长信息进行检测的新方法。利用标定板建立黄瓜叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性公式。通过多光谱相机对样本在绿光、红光和近红外三个通道的图像进行处理, 获得叶片样本在每一通道的灰度值, 然后根据标定板所建立的灰度值与反射率间的经验线性公式将对应的灰度值转为反射率值, 并由反射率值计算出黄瓜的植被指数。采用最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立植被指数同叶片含氮量以及叶面积指数间的拟合模型。结果表明植被指数同叶片含氮量和叶面积指数的拟合相关系数分别为0.8665和0.8553。表明植被指数与黄瓜的叶片含氮量和叶面积指数具有紧密的相关性, 也为快速采集黄瓜生长信息提供了一种新方法。

isodata的matlab代码博客ISODATA 集群 迭代自组织数据分析技术（ISODATA）方法是对k-means聚类算法的改进（克服了k-means的缺点），对于多光谱图像的无监督分类非常有效。

数据融合matlab代码针对超光谱和多光谱图像融合的超分辨率，可反映季节性光谱变异性 该软件包包含作者对论文的实现[1]。 大多数高光谱（HS）和多光谱（MS）图像融合模型都假设这两个图像是在相同条件下采集的。 因此，当在不同的时刻获取HS和MS图像时，季节或获取（例如，照度，大气）变化的存在通常会对算法的性能产生负面影响。 在这项工作中，我们考虑了一个更灵活的模型，该模型考虑了这种可变性，即使观察到显着变化，也能始终如一地表现良好。 该代码在MATLAB中实现，包括： example1.m-比较算法的演示脚本（合成图像） example2.m-比较算法的演示脚本（巴黎图片） example3.m-比较算法的演示脚本（太浩湖图像） example4.m-比较算法的演示脚本（Ivanpah Playa图像） ./FuVar/-包含与FuVar算法关联的MATLAB文件 ./utils/-有用的功能，指标和其他方法 ./DATA/-示例中使用的数据文件 自述文件-此文件 重要的： 如果您使用此软件，请在任何最终出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution for Hyp

针对遥感图像影像分辨率低的问题，提出了一种新的基于HIS和小波变换的低分辨多光谱和高分辨全色图像的融合方法。该方法通过对高分辨全色图像小波分解后的低频分量进行低通滤波，将全色图像的低频信息中的高频分量融入到多光谱图像HIS空间的亮度信息的低频中；再将这个融合后的低频和高分辨全色图像的细节信息进行小波反变换，得到融合后的图像。该图像很大程度地保留了多光谱的光谱特性和高分辨图像的空间分辨率。仿真结果表明了本方法的有效性。

多光谱图像数据集（PCA、Simplisma、MCR、分类）和基本处理技术（阈值、直方图、轮廓绘图、图像过滤器过滤器）的 MIA GUI 在 MATLAB 14 和 13 版本下运行。 如果发现问题/错误，请直接给我发电子邮件。 我非常感谢您的反馈！ 需要图像处理工具箱。 需要 PLS_Toolbox。 包含以下多变量例程： - PCA、Simplisma（纯变量法）和MCR（多元曲线分辨率）； - 三种类型的图像分类（2 种无监督（K 均值，模糊 C）和 1 种监督（最大似然））。 基本图像处理（来自 IP 工具箱）： - 裁剪，调整大小- 过滤： - 平均- 对比度增强- 形态（开、闭、腐蚀、膨胀） - 边缘提取 - 直方图均衡化（GUI histogram.m） - 阈值（GUI 阈值.m） - 轮廓绘图仪（GUI profile.m） 适用于大多数类型的图像格式： -

针对LANDSAT-5 TM多光谱图像存在散粒噪声问题,提出一种基于异常探测和光谱归一化处理来检测及去除噪声的算法。视散粒噪声为强光谱异常,基于RX算子探测像元异常,根据异常分布统计特征确定含散粒噪声的像元;再以含散粒噪声的像元为中心,利用邻域内像元各分量上的光谱归一化分值,确定散粒噪声所在波段。利用邻域内具有最相似光谱的像元对应分量替换散粒噪声所在的像元分量。实验表明,该算法能够有效去除TM图像中的散粒噪声。