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  1. 高光谱图像pca分析特征提取

  2. 高光谱图像降维，可实现matlab对envi文件的直接读取，同时对高光谱图片直接处理。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-08
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_41808061

  1. 高光谱图像pca分析特征提取

  2. matlab程序，高光谱图像降维，可以实现matlab对envi文件的直接读取，同时对高光谱图片直接处理。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-12
    • 文件大小：1024
    • 提供者：lcmsir

  1. 基于高光谱成像技术结合PCA-GRNN 的糙米发芽率检测方法研究

  2. 水稻是人类的主要粮食作物，其发芽率是评定水稻质量的重要指标之一。以南粳46 为研究对象，利用高光谱成像技术预测剥壳后的稻种(以下简称糙米)发芽率。在400~1000 nm 波长范围内，采集960 粒饱满、无霉变糙米的高光谱图像，提取感兴趣区域的平均光谱曲线，利用主成分分析(PCA)提取特征波长，再结合偏最小二乘法(PLS)、反向传播神经网络(BPNN)、径向基神经网络(RBFNN)和广义回归网络(GRNN)4 种建模方法分别对糙米5 个区域特征波长的光谱数据建立预测模型并加以比较。4 种建模方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38607554

  1. 基于高光谱图像与视觉词袋模型的稻种发芽率预测研究

  2. 为实现稻种品质的快速鉴定，以稻种最重要的品质参数之一——发芽率作为主要评价指标，通过高光谱成像技术结合视觉词袋(BoVW)模型的方法进行稻种发芽率的分级评价。挑选Y 两优302、两优108 和内5 优8015 三个品种的杂交水稻种子各100 粒，在温度40 ℃、相对湿度100%条件下对三种稻种分别老化处理0、1、2、3、4 d，得到5 个活力梯度的稻种。采集300 粒稻种的高光谱图像，随机分为训练集(200 份)和测试集(100 份)。图像采集完毕后，进行稻种发芽实验，第14 天时计算发芽率。采

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38747216

  1. 紫外诱导高光谱成像的海洋溢油及乳化探测方法

  2. 针对夜间溢油探测问题，提出了一种通过紫外(UV)LED 诱导并基于高光谱波段差辐射指数的探测方法。通过高光谱成像仪，同步采集了紫外LED和卤素灯两种照明方式下的原油、乳化油和本底海水的高光谱图像。基于33个波段(400~720 nm)辐射值构建了波段差指数作为溢油鉴别特征。特征优化方面，通过增L 减R 法、Fisher法进行了有效波长的选择，通过多维尺度分析、主成分分析(PCA)、独立分量分析进行了波段特征提取，通过径向基函数-支持向量机模型对结果进行识别。结果表明，基于紫外LED的高光谱波段差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38741540

  1. 两类空间信息融合的高光谱图像分类方法

  2. 针对单一滤波器提取高光谱图像空间特征时不能获得完整的图像空间信息的不足, 提出一种结合非局部均值滤波和导向滤波的高光谱图像分类算法。该方法利用非局部均值滤波提取高光谱全波段图像空间信息, 利用导向滤波提取经由主成分分析(PCA)降维后的高光谱图像的空间边缘信息, 将两种空间信息进行线性融合的结果输入至支持向量机(SVM)完成分类。实验表明, 相比于使用光谱信息、高光谱PCA降维、空谱结合的SVM分类、边缘保持滤波以及递归滤波等方法, 该算法能够有效提高光谱图像的分类精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_38663151