超光谱图像

这个存储库由Timothy J. Gardner和Marcelo O. Magnasco引入Python世界。在标准超声波检查中难以察觉的复杂声音细节在重新分配时变得明显可见。我们探索将新型线性重新分配技术应用于音频分类和无监督机器翻译等下游任务的概念。新的表示形式有望显著提高性能。点击下方图片并放大以观察实现的高分辨率线性重新分配效果。要从GitHub安装，请执行pip install git+git://github.com/earthspecies/spectral_hyperresolution.git。详细讨论该存储库中线性重新分配的使用和参数设置。

利用传递矩阵法建立了一维光子晶体光学特性的MATLAB模型。该模型基于含金属纳米粒子的超材料光子晶体的透射光谱进行理论描述，并在不同晶体参数下进行了详细分析。初始材料为GaAs（eps1 = 11.9）和GaN（eps2 = 5.8），总厚度为2500 nm。

这是用于高光谱超分辨率中耦合结构矩阵分解的混合不精确块坐标下降（HiBCD）Matlab代码，已在IEEE信号处理事务中发表。在半真实数据集实验中，您可以在提供的链接下载真实HS图像，并运行相应脚本以获取数据矩阵。合成数据集实验也包含在内，参考了吴瑞元、开海Wai和马永健的研究。专注于高光谱超分辨率（HSR）中的耦合结构矩阵。

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

高光谱图像分类的 Matlab 项目，挺适合拿来快速上手的。 PCA 降维配上SVM 分类的组合，老搭档了，高光谱这种几百波段的数据还挺高效。每个像素都一堆光谱值，用 PCA 一压缩，信息还在，复杂度就下来了。 SVM就不用说了，分类效果比较稳，是你样本不多、数据维度还高的时候。项目里还支持调核函数参数，RBF、linear这些常见的都有，想试试哪个都方便。 最省事的是它还带了个GUI 界面，不写代码也能跑流程。比如选训练样本比例、调参数、点下按钮就能跑模型、看分类图，体验还不错，适合想先搞懂流程的你。 项目用的是MATLAB，对遥感数据支持还蛮全的。你可以用这个做土地覆盖分类，看看植被长势，

该资源提供基于 PyTorch 平台的 SRCNN 图像超分辨率深度学习模型，包括： 网络模型 训练代码 测试代码 评估代码 (可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的峰值信噪比 PSNR 和结构相似度) 预训练权重

四阶超混沌映射具备优秀的随机性和复杂度，应用于图像加密解密领域，能够实现对图像信息的高效保护，并展现出良好的加密效果。

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

这是一个Matlab代码集合，专注于超分辨率、除雾、去模糊、去噪、修复、色彩增强和提亮等低级视觉处理。除雾功能由...编写，去模糊由...编写，去噪由...编写，修复由...编写，色彩增强由...编写，提亮肤色由...编写，超分辨率由...编写。此外，还包括图像质量评估指标如PSNR、SSIM、VIF、FSIM和NIQE。特此感谢所有参与图像和视频质量评估算法的作者。

利用Matlab开发的图像超分辨率程序，采用稀疏表示和正则化优化技术，能够显著提高图像质量。