使用SVM、随机森林及K-NN进行高光谱图像分类，内置Indian_pines、PaviaU、Salinas数据集及其标签
2022-05-28 19:07:04
65.53MB
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针对基于深度卷积神经网络的高光谱图像分类算法中存在的空间分辨率下降、池化操作引发特征丢失从而导致分类精度下降的问题，设计了一种由双边融合块构成的双边融合块网络。1×1卷积与超链接构成双边融合块上结构，传递局部空间特征，池化、卷积、反卷积、上采样组成下结构，强化高效判别特征。在3个基准高光谱图像数据集上的实验结果表明，该模型优于其他同类分类模型。
2022-05-23 16:45:15
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hsi
matlab代码该存储库包含在以下方面提出的高光谱图像降噪算法：
Dantas
CF，Cohen
JE和Gribonval
R.“使用字典学习进行高光谱图像降噪”。
WHISPERS
2019，荷兰阿姆斯特丹。
（位于：）
所提出的技术结合了低等级和稀疏性（通过词典学习）。
用法示例
要运行的主要脚本是“
DL_HSI_denoise.m”。
假设将图像放置在matlab变量“
imnoise”（3D数组）中，然后运行以下代码：
[imout，exec_times]
=
DL_HSI_denoise（imnoise）;
其中“
imout”包含最终去噪图像，“
exec_times”包含执行时间。
文件列表和描述
DL_HSI_denoise.m：主脚本。
输入嘈杂的HSI并输出其去噪版本。
脚本层次结构：DL_HSI_denoise.m->
image_denoise_lr.m->
HO_SuKro_DL_ALS.m->
DictUpdateALS2.m
核/
image_denoise_lr.m：去噪方法的稀疏阶段（使用字典学习）。
HO_SuKro_DL_ALS.m：默认
2022-05-23 15:02:55
47KB
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高光谱图像拥有成百甚至上千个波段，具有图谱合一的特点，与多光谱图像相
比，不仅分辨率更高，而且包含更加丰富的空间和地物信息，通过对比分析目标光
谱曲线，可以完成在其它成像模态下难以完成的目标检测任务
2022-05-06 09:09:54
4MB
图像显着性检测算法matlab代码显着性2013
高光谱图像中的显着目标检测
介绍
该存储库包含ICIP论文《高光谱图像中的显着目标检测》中描述的算法的源代码。
可以在本文中找到更多详细信息。
该软件包已在64位Windows计算机上使用Matlab
2013a进行了测试。
此代码仅用于研究目的。
引用
如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑引用：@inproceedings
{Liang2013，作者=
{Liang，Jie
and
Zhou，Jun
and
Bai，Xiao
and
Qian，Yuntao}，书名=
{2013
IEEE国际图像处理会议}
，月份=
{sep}，页面=
{2393--2397}，发布者=
{IEEE}，标题=
{{高光谱图像中的显着物体检测}}，网址=
{，年份=
{2013}}
正在安装
下载代码：git
clone。
下载高光谱图像：
将代码文件夹添加到Matlab的工作目录中。
运行Demo.m
反馈
如果您有任何问题（疑问，反馈）或发现代码中的错误，请与联系。
2022-04-29 16:50:43
9.8MB
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SLIC超像素分割MATLAB代码
2022-04-29 10:57:35
2.11MB
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为了实现对高光谱图像的分类, 提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局部二值模式(LBP)特征, 求解稀疏系数, 同时增加一个2范式约束, 利用所得系数得到每个测试像素的最终类别标签。实验结果表明：所提MFISR方法对小样本的检测效果显著, 分类性能稳定且较优。
2022-04-24 21:52:46
10.68MB
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