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  1. 高光谱异常检测KRX算法

  2. 在MATLAB中实现高光谱异常检测KRX算法，主要是参靠KRX英文原文《Kernel RX-Algorithm: A Nonlinear Anomaly Detector for Hyperspectral Imagery》实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-10-06
    • 文件大小：5120
    • 提供者：heliminlinjuan

  1. 美国陆军Multi-University Rasearch Initiative（MURI）项目报告（关于高光谱目标检测）

  2. 该MURI计划进度报告涵盖了从2007年8月1日到2008年9月30日的15个月。该计划的总体目的是研究由土地目标（自然目标和人为目标）产生的特征所依据的科学。具体而言，目的是了解高光谱和高光谱/极化特征对环境条件变化的依赖性。另一个目标涉及算法开发，并着重于识别新的目标判别式及其对目标检测和传感器融合的效用的评估。 该报告中包含各个合作大学（如马里兰大学和罗切斯特理工学院等）的报告以及PPT，共1800余页，可作为高光谱图像目标检测的参考资料。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-04-06
    • 文件大小：97517568
    • 提供者：sxrjmx

  1. 一种基于高阶统计量的高光谱图像目标检测算法

  2. 一种基于高阶统计量的高光谱图像目标检测算法，杨硕，史振威，利用高光谱图像进行目标检测，传统的目标检测算法主要使用二阶统计量，例如国际上流行的约束能量最小化(Constrained Energy Minimization，C

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_38576561

  1. MF.zip（高光谱目标检测的算法）

  2. 高光谱目标检测的算法，高光谱遥感图像不仅包含了物体的空间信息，而且还包含了物体的光谱信息，其中的每个像素都包含一个近似连续的光谱曲线。高光谱图像中同一波段的所有像素可以形成二维图像，每个像素也包含一条光谱曲线，因此高光谱图像数据可视为三维数据，包含丰富的光谱信息。高光谱图像光谱分辨率较高，可以通过光谱特性区分不同地物的材质，可以解决许多原来利用全色图像、多光谱图像不能解决的问题，例如识别军事伪装，地下工事，进行资源探测，环境监测等，因此高光谱图像目标检测在军事和民用方面都有重要的应用价值。

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2019-07-28
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_38796347

  1. 一种基于光谱角原理的多光谱遥感图像云检测算法

  2. 为了满足遥感卫星实时云检测要求，提出了一种基于光谱角的云检测算法。首先在多光谱谱段构成的欧式空间中构造参考云矢量；然后计算图像中各像元矢量与参考云矢量的光谱角，对光谱角进行高斯滤波生成云掩膜；最后计算得到图像中云量百分比。利用该算法对156景人工标注过的LandSat7有云图像进行云检测，结果表明本文算法云检测整体精度能到达83.6%，平均执行速度为360 ms。本文算法原理简单，执行速度快，检测效果好，具有星上实时应用潜力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：536576
    • 提供者：weixin_38499950

  1. Canny 边缘检测算法_建筑物线性特征

  2. Canny 检测算法包含下面几个阶段： 1.图像灰度化 2.高斯模糊处理 3.图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算 4.NMS（非极大值抑制） 5.双阈值的边界选取 1、图像灰度化   当仅提取一张图片的边界，单通道的图片已经足够提供检测出边界的信息。所以我们可以将R、G、B的3通道图片乃至更高维的高光谱遥感图像进行灰度化，这是一种降维操作，它减少了冗余数据从而降低了计算开销。以下是对RGB图片灰度化的方法： def gray( img_path): 计算公式： Gray(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：196608
    • 提供者：weixin_38689551

  1. 利用高光谱图像自动阈​​值方法和最佳波长选择，用于虫害菜豆的检测

  2. 蔬菜大豆中的昆虫破坏了大豆产品的质量和安全性。 因此，必须开发出一种无害技术来检测受害昆虫的植物大豆。 提出了一种基于高光谱图像的有效检测方法，该方法通过自动阈值分割和使用模糊粗糙集模型的最佳波长选择来选择感兴趣区域（ROI）。 对于362个豆样品，提取了ROI的三个图像特征（即熵，能量和均值）作为分类特征，其光谱区域覆盖400-1000 nm，包含94个波长。 然后使用基于热电荷算法（FRSTCA）的模糊粗糙集模型选择三个或三个以下最佳波长。 支持向量数据描述（SVDD）用于开发害虫大豆的分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38661128

  1. 基于逐波段处理的高光谱图像实时目标检测

  2. 高光谱遥感图像实时目标检测对于实际应用具有十分重要的意义。针对目标和背景光谱均已知的高光谱遥感图像实时目标检测的问题,在正交子空间投影算法的基础上,利用矩阵分析理论,推导出逐波段处理的实时正交子空间投影算法,加强了原算法的实时处理能力。通过真实图像的实验结果表明,逐波段处理算法具有在实时性基础上提前结束检测过程从而减少目标检测过程所需时间的能力,并且具有数据存储空间和算法运算时间上的优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：520192
    • 提供者：weixin_38563552

  1. 基于低秩稀疏表示的分布式并行算法在高光谱图像中的异常检测

  2. 基于低秩稀疏表示的分布式并行算法在高光谱图像中的异常检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：913408
    • 提供者：weixin_38606019

  1. Hyperspectal-Anomaly-Detection:这是本文的代码，即“基于正则子空间方法和协同表示的高光谱图像异常检测”-源码

  2. 高光谱异常检测： 这是用于高光谱异常检测的matlab代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法） 有关此项目的更多信息，请参阅我们的论文： [共同第一作者] 先决条件： Matlab R2018b 其他相关论文： [1]tanh坤，苏增福侯，Dongelei马云，虞陈，钱渡。 [J]。 遥感，2019，11（13）：1578. [第一作者] [2]侯增福，李伟，高连如，张兵，马鹏格和孙俊林。 （2020）[口服] [3]侯增福，李伟，陶然，马鹏哥和石卫华。 中国科

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42108778

  1. 基于聚类的高光谱非混合空间光谱预处理

  2. 近年来，许多基于光谱的端成员提取算法（EEA）用于高光谱解混（HU），其代价是忽略了空间上下文信息。 本文提出了一种融合HU的空间光谱信息的新型预处理模块，主要包括三个部分：1）基于光谱角分数的k-means算法用于图像均质区域的识别。 2）利用局部窗口检测异常像素； 3）结合空间和光谱信息的重构权重旨在修正异常像素以增强图像均匀性。 所提出算法的主要贡献是在提高端元提取精度的同时，提高了图像的均匀性，降低了计算复杂度。 通过使用实际的高光谱数据集获得的实验结果显示，与最新的空间预处理框架相比，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：441344
    • 提供者：weixin_38653664

  1. 服务于赤潮高精度快速检测的决策树RX高光谱遥感算法

  2. 服务于赤潮高精度快速检测的决策树RX高光谱遥感算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38613154

  1. 高光谱技术在无损检测火龙果可溶性固形物中的应用

  2. 利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法.以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行特征变量的选择,通过偏最小二乘法(PLS)和前馈反向传播神经网络法(BPNN)建立预测模型,分析了火龙果果皮对SSC 模型预测精度的影响.实验结果表明：采用平滑去噪(MAS) 效果最优,PLS 模型的交叉验证相关系数(Rcv) 为0.8635,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.6791,可提高火龙果可溶性固形物模型精度；

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38632916

  1. 新型高光谱图像快速实时目标检测与分类方法

  2. 针对逐像元处理的高光谱图像实时线性约束最小方差（LCMV）检测与分类算法计算量大、运行速度慢的问题，在LCMV检测与分类算法的基础上，提出了两种逐行的实时LCMV目标检测与分类算法。首先对LCMV算法进行了因果化，提出了逐行处理的实时因果LCMV（CR-LCMV）检测与分类算法，再利用Woodbury引理，推导出了逐行处理的实时递归因果LCMV（RCR-LCMV）检测与分类算法。实验结果表明：与LCMV检测与分类算法相比，两种新型实时算法均能在不影响检测精度的情况下实时地检测目标与对目标进行分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_38661008

  1. 基于光谱分析和动态分形维数的高光谱遥感图像云检测

  2. 基于光谱反射特性，研究了多种背景下的快速云检测方法。将光谱反射特性与云的纹理特性相结合，提出了基于动态分形维数和辐射量特性相结合的云检测综合算法。以EO-1卫星Hyperion传感器拍摄的高光谱遥感图像为例，研究了不同下垫面的含云遥感图像，并检测与分析了厚云区和薄云区。对比遥感图像云检测的两种算法，所提算法可以更加精确地识别薄云区，极大地提高了遥感图像云检测精度，同时又可满足星载高光谱图像快速云检测的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38605188

  1. 基于高光谱技术和IRIV-FOA-ELM算法的花椒挥发油无损检测

  2. 为了对花椒挥发油的含量进行快速、无损、低成本的检测,以汉源县花椒为实验对象,采集其在400~1000 nm波长范围内的光谱数据,然后采用标准正态变量变换(SNVT)方法对光谱数据进行预处理,利用迭代保留信息变量算法(IRIV)进行特征变量的提取,并建立极限学习机(ELM)回归模型,模型结果如下:校正集的决定系数 RC2为0.8522,均方根误差RMSEC为0.3475;预测集的决定系数 RP2为0.8365,均方根误差RMSEP为0.5737。为了进一步提高模型的预测性能,利用果蝇优化算法(FO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38628926

  1. 基于高光谱图像技术预测苹果大小

  2. 以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：367616
    • 提供者：weixin_38671048

  1. 基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达的高光谱异常目标检测

  2. 异常目标检测在高光谱图像(HSI)处理领域发挥越来越重要的作用。低秩稀疏矩阵分解算法(LRaSMD)可将背景和异常区分开，可以极大地减弱异常目标对背景的污染。基于此，提出一种基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达(LRaSMD-SR)的高光谱异常目标检测算法，通过LRaSMD的方式获取背景集，通过稀疏表达的方式从背景集中构建背景字典模型，最后通过计算重构误差来检测异常点。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证，实验结果证明LRaSMD-SR算法具有非常好的异常目标检测性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38516380

  1. 一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器

  2. 针对背景和目标的先验光谱特征未知的条件,给出一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。小目标相对于背景的低概率性使得高光谱图像数据对目标光谱信号的矩特征几乎不施加约束,可在最大熵条件下将广义似然比检验简化为对背景似然的单似然检验;利用全部数据样本建立无参估计模型以充分利用样本信息,从而得到基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器。该检测器避免了统计模型误差和不明确物理含义特征对实际高光谱图像数据检测带来的影响。使用可见光/近红外波段机载I型实用型模块化成像光谱仪(OMIS-I)高光谱图像进行了实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38635682

  1. 高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法

  2. 针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法利用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子,把原始图像投影到该算子构成的正交子空间后,大概率的背景信息得到抑制,从而突出了小概率的目标;在完成背景信息抑制的基础上,利用迭代误差分析方法进行端元的自动提取;根据所提取出的目标端元的光谱,结合光谱角度匹配技术完成目标物的检测。为了验证新方法的有效性,利用高光谱数据进行了实验研究,并与经典的RX算法的检测结果相比较。实验结果表明提出的基于端元提取的算法不需要目标的任何先验知识就能达

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1003520
    • 提供者：weixin_38609693
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