高光谱图像在matlab里的读入与显示

（1）开始使用MATLAB （2）显示图像，理解图像的模型 （3）使用图像的不同格式，理解图像压缩的意义 （4）对图像做简单的操作 本次实验需要熟练使用以下几个MATLAB命令： imread, im

高光谱图像的稀疏分解能得到其稀疏表示形式,便于对图像进行压缩处理。因高光谱图像特征复杂,单一正交基无法捕捉到图像信号的所有特征,需构建原子个数更多的冗余字典对高光谱图像进行稀疏表示。针对高光谱图像,以

基于高光谱图像技术的冷却羊肉颜色检测，许卫东，朱荣光，针对当前冷却羊肉颜色检测过程中存在的接触式和有损的问题，利用高光谱图像技术对真空包装冷却羊肉储存过程中的亮度（L*）、红度�

常规支持向量机应用到高光谱图像分类中有较好的分类效果,但它对训练样本内部的噪声和孤立点特别敏感,在一定程度上影响了支持向量机的分类性能,针对该问题,引入了模糊支持向量机(FSVM),并且利用灰色关联分

　针对高光谱遥感图像中可能并不存在图像端元这一问题,试探的提出一种基于线性混合模型下对初步提取的最近似于端元的像元进行再分析的端元提取算法,即高光谱遥感图像的端元递进提取算法。

本研究基于深度学习技术，对高光谱图像进行分类研究。通过对图像进行处理和特征提取，使用卷积神经网络和支持向量机等算法，实现高精度分类。研究结果表明，所提出的方法有效地提高了分类准确性和图像处理效率。同时

基于深度学习技术的高光谱图像分类是当前研究的热点之一，深度学习算法在高光谱图像分类中的应用，包括卷积神经网络等模型的具体实现方式和优化方法，同时比较了不同模型在实验中的表现。通过本文的学习，读者可深入

近年来,目睹了高光谱图像(HSI)分类的快速发展。 现有的大多数研究要么通过监督学习严重依赖昂贵的标签信息,要么很难利用从相关领域借来的区分性信息。 为了解决这个问题,在本文中,我们展示了一种基于具有

高光谱图像(HSI)通常在采集过程中由于各种噪声的混合而降低质量,这些噪声可能包括高斯噪声,脉冲噪声,虚线,条纹等。 本文介绍了一种基于低秩矩阵恢复(LRMR)的HSI恢复新方法,该方法可以同时去除高

高光谱图像中包含丰富的光谱特征和空间特征,这对地表物质的分类至关重要。然而高光谱图像的空间分辨率相对较低,使得图像中存在大量的混合像素,这严重制约物质分类的精度。受到观测噪声、目标区域大小及端元易变性