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HyperspectralImageProcessing
- 高光谱图像处理很经典的文章，随便
HyperspectralImagingSystemModeling
- 高光谱图像建模分析的经典文章，大家多多学习。是认识高光谱机理 的基础！
OIF.rar
- 在idl环境下，用最佳指数法对高光谱图像进行波段选择的程序,OIF
SpectraMapping
- 这是一个光谱匹配的源代码，研究高光谱图像的朋友可以借鉴一下。-This is a spectral matching of the source code to study the hyperspectral images of a friend can learn from you.
SpectralSmooth
- 本程序主要用于实现对bil格式的高光谱图像的光谱平滑处理。-This procedure is mainly used to realize bil format hyperspectral image spectra smoothing.
HyperspectralDetection
- VC++实现的高光谱图像RX，正则化RX，CEM，单位化CEM及样本加权CEM算法。 程序中有自己封装的矩阵类。 程序使用opencv显示结果。-The hyperspectral images RX achieve VC++ regular RX, CEM, of unitised CEM and sample weighted CEM algorithm. Program in their package matrices. Using opencv program displays
linearprediction
- 几篇比较好的关于高光谱图像预测编码的文章A few relatively good prediction on hyperspectral images coded article-A few relatively good prediction on hyperspectral images coded article
Full2012
- 1. 本研究利用 PCA 对可见-近红外（450～1 000 nm）、可见光（450～780 nm）和近红外（780～1 000 nm）光谱区域的苹果高光谱图像数据进行降维，获得 PC 图像，通过对 PC 图像进行分析，确定可用于分割损伤和正常区域的有效光谱区域，对比分析几个光谱区域的 PCA 的效果。-but currently no practical system for detecting blood spots and dirt stains exists. In order to
Apple
- 高光谱图像处理程序示例，对苹果进行光谱检测，然后运用偏最小二乘法进行建模，预测苹果甜度。开发环境为matlab。-Hyperspectral image processing program example, Apple spectral detection, and then using partial least squares modeling, forecasting apple sweetness. Development environment for matlab.
menbai_v25
- 构成不同频率的调制信号，毕设内容，高光谱图像基本处理，阐述了负荷预测的应用研究。- Constituting the modulated signals of different frequencies, Complete set content, basic hyperspectral image processing, It describes the application of load forecasting.
biefei_V6.4
- 毕设内容，高光谱图像基本处理，计算晶粒的生长，入门级别程序,wolf 方法计算李雅普诺夫指数。- Complete set content, basic hyperspectral image processing, Calculation of growth, entry-level program grains wolf calculated Lyapunov exponent.
2-目标探测
- envi，目标探测，目标探测高光谱遥感图像(Hyperspectral remote sensing image)
单样品提取
- 对采集的高光谱图像利用envi处理，对处理后图像进行提取光谱(Hyperspectral Image Extraction Spectrum)
claasifyKmeans
- 利用Kmeans对高光谱图像分类,很好的程序(hyperspectral image classification using kmeans method)
非负矩阵分解
- 实现高光谱图像的非负矩阵分解，可以在此基础上添加优化算法，实现更高精度和速度。(To achieve hyperspectral image's non negative matrix factorization, we can add optimization algorithm to achieve higher accuracy and speed.)
AttributeProfiles
- 可以实现基于形态学的高光谱图像分类，中山大学李军教授的(Hyperspectral image classification based on morphology can be achieved, Professor Li Jun from Zhongshan University.)
高光谱图像读取matlab
- 用matlab读取高光谱图像，可以显示出每个波段的图像。(Reading hyperspectral images with MATLAB,a graph of each band can be displayed.)
hyperspectral-classification-with-svm-master
- svm高光谱图像分类3D-CNN Hyperspectral Image Classification(svmHyperspectral Image Classification)
SRC_SOMP_matlab-master
- 稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现(MATLAB Code Implementation of Sparse Representation Classifier for Hyperspectral Image Classification)
KNN
- 高光谱图像knn分类算法，在PaviaU和Indianpines数据集上测试(Knn classification algorithm for hyperspectral images, tested on PaviaU and Indianpines datasets)