基于稀疏表示的高光谱图像分类omp算法demo

高光谱资料高光谱资料高光谱资料高光谱资料高光谱资料高光谱资料

 与传统多光谱遥感图像相比, 高光谱图像是在一定波段范围内窄波段成像的, 提供了丰富的光谱信息, 拓展了遥感技术的应用范围, 但同时存在数据含量大、波段间相关性高等问题, 在进行处理时需要对高光谱图像进行降维。通过分析现有高光谱波段选择方法, 本文提出了一种基于信息论准则的高光谱波段选择方法, 结合波段信息熵与波段间的相关性, 采用粒子群优化算法(PSO) 进行波段优选, 克服了采用单一使用信息量为适应度的片面性。最后使用AVIRIS 图像对提出的算法进行试验, 并利用支持向量机分类方法进行分类验证, 总体分类精度达到91.0%。

原创高光谱图像处理-xd.doc 附件里介绍了高光谱的基本处理，这是我的一个课设的部分内容。希望对开始接触高光谱得人有用 高光谱数据没有上传，想要的话请留下邮件！大概25兆。

高光谱图像盲分解的矩阵矢量非负张量分解

使用IDL语言实现多光谱图像协方差计算的代码，其他语言也可以借鉴思路

对高光谱图像数据进行空间滤波处理，自己也在用的程序。

光谱反射曲线或光谱反射张量转换到Adobe RGB 条件 CIE D65 10°视场下 附: 一张高光谱图像 28.mat，一份样本文件 demo.mat，条件转换矩阵D2.mat，转换函数 adbrgb.m 。

含psnr,rmse, ergas, sam, uiqi,ssim,DD,CCS，matlab版图片评估指标，适用与高光谱图像，多波段图像 Computes a number of quality indices from the remote sensing literature, namely the RMSE, ERGAS, SAM and UIQI indices. ground_truth - the original image (3D image),

新手教程，含搜集资料加代码。高光谱图像分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容，在军事及民用领域都有着重要的应用。然而，高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使高光谱图像分类面临巨大挑战。一方面高光谱图像相邻波段之间相关性较大，存在较高的信息冗余。