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  1. 非负矩阵分解 matlab

  2. 本程序为非负矩阵分解,适用于高光谱解混。图形图像处理方面的 matlab程序
  3. 所属分类:专业指导

  1. 高光谱端元提取算法PPI,matlab编写。内有注释

  2. 高光谱端元提取算法PPI,matlab编写。内有参数注释。可供高光谱图像解混学习提供帮助
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-06-16
    • 文件大小:963
    • 提供者:qq_38105094
  1. 高光谱解混数据集(Urban)

  2. 高光谱解混数据集(Urban),matlab的mat格式文件,Urban是高光谱分离研究中使用最广泛的高光谱数据之一。有307 x 307像素,每个像素对应 一个2 x 2 平方米的区域。在该图像中,存在210nm波长,范围从400nm到2500nm,光谱分辨率10nm。在通道 1--4,76,87,101-111,136--153和198-210被移除后(由于密集的水蒸气和大气效应),仍保留162个通道
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-04-09
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:qq_41718518
  1. 高光谱解混数据集(Samson)

  2. 高光谱解混数据集(Samson),具有156个通道的Matlab 格式数据,原始数据有952x 952像素。每个像素记录在156个通道上,覆盖401nm 至889nm的波长。光谱分辨率高达3.13 nm。由于原始图像太大,这在计算成本方面非常昂贵,因此使用95×95像素的区域。它从原始图像中的第(252,332)像素开始。此数据不会被空白通道或严重噪声通道降级。具体而言,该图像中有三个目标,分别是“#1土壤”,“#2树”和“#3水”。
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-04-09
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:qq_41718518
  1. 高光谱解混数据集(Japser Ridge )

  2. 高光谱解混数据集(Japser Ridge),matlab的mat文件。原始数据有512 x 614 个像素。每个像素记录在范围从380nm到2500nm的224个通道中。光谱分辨率高达9.46nm。由于这个高光谱图像太复杂而无法得到基本事实,因此我们考虑100 x 100像素的子图像。第一像素从原始图像中的第(105,269)像素开始。在移除通道1--3,108-112,154-166和220-224后(由于密集的水蒸气和大气效应),我们保留了198个通道(这是HU分析的常见预处理)。
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-04-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_41718518
  1. matlab开发-高光谱解混和去噪

  2. matlab开发-高光谱解混和去噪。高光谱混合噪声解混演示。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-23
    • 文件大小:7168
    • 提供者:weixin_38743737