光谱

读书笔记（更新中）

高光谱成像技术检测油茶果成熟度准备工作：由于油茶果成熟度可由表面的形状大小，鲜果质量，以及颜色所推断，因此通过高光谱仪器将油茶果的外部信息可视化。对高光谱图像进行采集和校正。
evolter·2022-12-02 18:07

遥感数字图像处理-----第一章---数字图像基础

离散的采样点集合；二、像素=像元三、采样：空间位置的离散化量化：电磁辐射能量的离散化1.2数字图像获取时的基本参数一、空间分辨率（单位为PPI）：指数字图像像元所能分辨图标的大小辐射分辨率：2的整数次幂光谱分辨率时间分辨率二
�小幸运�·2022-12-02 15:19

遥感指数应用汇编

这些指数创建的基本原理就是在多光谱波段内，寻找出所要研究地类的最强反射波段和最弱反射波段，将强者置于分子，弱者置于分
倾城一少·2022-12-02 01:07

CONSISTENCY REGULARIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

已经提出了几种用于稳定训练的正则化技术，但是它们引入了大量的计算开销，并且与现有的技术(如光谱归一化)相互作用很差。
weixin_37958272·2022-12-01 14:30

计算机红外,红外光谱

红外光谱是分子能选择性吸收某些波长的红外线，而引起分子中振动能级和转动能级的跃迁，检测红外线被吸收的情况可得到物质的红外吸收光谱，又称分子振动光谱或振转光谱[1]。
空空如爷儿·2022-12-01 08:43

matlab编程用色度值求色差,3种主流分色算法的误差分析

分色算法的优劣直接影响印刷输出的质量,目前主流的分色算法包括修正的纽介堡方程、多项式回归、神经网络、多光谱、查找表等方法。
侯帅英·2022-12-01 08:13

fNIRS用于评估自然/社会情况下人类行为中的脑功能

在足够的刺激下，功能近红外光谱（fNIRS）可以获得皮层血流动力学反应的实时拓扑图，该技术在头皮上定位多个光源和探测器后，可以无创地测量含氧和脱氧血红蛋白的变化。
思影科技·2022-12-01 08:59

【文献整理】漫反射光谱在两层组织结构中的层厚预测和组织分类

原文：https://www.nature.com/articles/s41598-022-05751-5#citeasGeldof,F.,Dashtbozorg,B.,Hendriks,B.H.W.etal.Layerthicknesspredictionandtissueclassificationintwo-layeredtissuestructuresusingdiffusereflect
nicoleowo·2022-12-01 08:24

施努卡：CCD视觉检测 CCD视觉检测设备厂家

CCD广泛用于数字摄影，天文学，尤其是光学遥测，光学和光谱望远镜以及高速摄影技术。CCD器件及其应用技术的研究取得了惊人的进展，特别是在图像传感和非接触式测量领域。
施努卡机器视觉·2022-11-30 16:15

阅读翻译VMD---摘要、索引词

原文机器翻译摘要：在20世纪90年代末，黄提出了一种叫做经验模态分解（EMD）的算法，该算法如今被广泛应用于递归地将信号分解为未知但独立的光谱波段的不同模态。
盾山狂热粉·2022-11-30 12:02

envi最大似然分类_ENVI 自带的6种遥感图像分类算法比较

概述：基于ENVI平台，利用该平台自带的Landsattm5多光谱遥感图像作为数据源，进行监督分类应用实验，并对其分类结果进行精度比较，结果表明：6种监督分类方法中最大似然法分类精度较高，且计算时间相对较短
weixin_39709674·2022-11-30 10:40

多光谱(可见光和红外)检测/跟踪数据集汇总(持续更新中)

最后更新时间：2021年11月8日多光谱目标检测数据集：1、FLIR2、VEDAI3、KAIST4、VisDrone-DroneVehicle（遥感）多光谱目标跟踪数据集：1、Anti-UAVps：Anti-UAV
missyoudaisy·2022-11-29 09:28

高光谱HSI论文阅读——A Superpixel-Correlation-Based Multiview Approach for HSIC

高光谱HSI论文阅读——ASuperpixel-Correlation-BasedMultiviewApproachforHSIC一种基于超像素-相关性的多视角的高光谱图像分类方法论文来源：IEEEGEOSCIENCEANDREMOTESENSINGLETTERS
一条小白鱼·2022-11-29 09:18

遥感地块分割数据集汇总（附下载链接）

数据为覆盖0.8m-2m分辨率的高分系列遥感多光谱影像，成像波段包括R、G、B、Nir波段，数据覆盖包括10类地貌：山地、丘陵地区、河湖（水库）、平原、城镇、农村、工业用地、构筑物、水域、裸地。
Marlowee·2022-11-28 20:12

从卷积神经网络（CNN）到图卷积神经网络（GCN）详解

目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年
百炼成丹·2022-11-28 19:32

基于Matlab模拟用于海况海洋学研究的 X 波段雷达系统（附源码）

将首先使用Elfouhaily光谱模型在海况4处生成移动的海面。然后，将从海面生成IQ回波，并研究
珞瑜··2022-11-27 20:18

开源历史最全图像融合（image fusion）方法及架构论文、数据集、指标整理分享

是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率
lqfarmer·2022-11-27 09:28

有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述红外光谱法(IR)属于分子振动光谱技术，波数范围在4000cm-1～400cm-1之间,它的原理是基于分子中各类官能团的特征吸收，
荔枝科研社·2022-11-27 08:06

关于BP神经网络预测结果误差大的原因

我在做一个关于用BP神经网络给高光谱图像分类的算法，一个像素有220个光谱数据，每个像素对应了一类，已知的是一共有17类，现在我将每类数据都找到，并在其中选出训练集和测试集。
h839662624·2022-11-27 08:55

高光谱目标检测论文学习（3）——An Effective Evaluation Tool for Hyperspectral Target Detection: 3D ROC Analysis

前言这篇文章是这个系列的第三篇，论文还是与前两篇同一作者。前面我们主要讲了一些目标检测的方法，比如第一篇里我们总结了基于LRT、基于SNR和基于SA的三类方法，在第二篇中我们聚焦混合像素图像的目标检测问题，对一种经典的方法OSP进行改进。只有方法还不是全部，我们还需要了解，用什么指标去衡量这些方法的性能。在前两篇文章中，我们都提到了3D-ROC这个用来进行评估的工具，这一篇就来重点看看这个工具。如
MrBamboo2000·2022-11-27 07:38

光谱解混与异常检测

光谱解混线性高光谱解混模型综述DEEPSPECTRALCONVOLUTIONNETWORKFORHYPERSPECTRALUNMIXING原因：高光谱遥感技术具有地物探测能力，而其分辨率有限，地物是均匀连续的而不是离散的
不当菜鸡的程序媛·2022-11-27 07:05

erdas图像增强步骤_ERDAS图像增强处理.ppt

学会利用ERDAS实现遥感图像增强实验仪器：计算机、ERDAS软件空间增强辐射增强光谱增强**实验一：辐射增强1.对单个像元的灰度值进行变换达到图像增强的目的LUTStretch(查找表查询)HistogramEqualization
weixin_39605997·2022-11-27 07:05

常用近红外光谱预处理方法简介

现代近红外光谱分析技术是利用化学物质在NIR光谱区内的光学特性，快速测定样品中一种或多种化学成分含量和特性的新物理测定技术，具有样品用量少，样品无损失，分析速度快，同时测定多指标，无废物污染以及成本低、
一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:01

常见近红外/红外光谱数据预处理方法及MATLAB实现

在近红外等光谱数据分析建模过程中，最关键的一步除了特征选择之外就是光谱数据预处理，预处理的原因是光谱数据除了纯光谱（purespectra）之外还包含基线漂移、噪声等信号，与此同时存在着因样本大小以及环境等因素带来的谱线偏移
一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:01

第一章---近红外光谱分析概述1

1.1近红外光谱分析的技术特征按照分析介质或手段的不同，光谱分析属于分析科学中的物理及物理化学分析，按照其采用分析光谱的谱区差异，可分为近红外、中红外和远红外等，其共性特征是：光谱分析的基础信息都是根据分子等微观粒子运动的特点
一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:31

光谱特征选择---竞争自适应重加权采样CARS

多元校正模型是目前多组分光谱分析的主要分析方法，但是实际分析数据存在严重的共线性和冗余干扰问题，此外，如何去解释建模变量对实际分析过程具有重要意义。
一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:31

光谱特征选择---非信息变量剔除UVE

作为光谱分析的经典算法之一，非信息变量剔除（UninformativeVariablesElimination,UVE）自1996年提出后一直被广泛应用于光谱分析领域，至今相关的研究论文都在使用或者对比
一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:31

近红外光谱基线校正---airPLS

实际采集的近红外光谱数据成分复杂，除了基本的特征变量之外，还有背景基线、噪声等信号，通过分析实际近红外光谱分析技术发现，检测对象近红外光谱数据的主要成分来源于采集环境和设备所导致的基线，或者是所谓的背景
一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:00

MATLAB读取结构体中的数据

近期做一个数据分析的文章，需要使用经典的近红外光谱数据集cornNIR(网址：http://eigenvector.com/)，但是下载的数据是包含在一个数据集中，无法直接使用，需要进行数据读取，此时有以下学习收获
一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:00

高光谱图像异常检测论文总结（一）

论文DiscriminativeReconstructionConstrainedGenerativeAdversarialNetworkforHyperspectralAnomalyDetection过程流程图总体流程图自动编码器流程图损失函数原始图像和生成图像的均方误差损失：LR=1dl∥yi−De(E(yi))∥2L_R=\frac{1}{d_l}\left\|y_i-De\left(E\l
void0221·2022-11-27 07:23

高光谱异常探测相关领域研究进展

高光谱异常探测相关领域研究进展来源：基于协同表示与非监督最邻近规则子空间的高光谱影像异常探测[D].2019.邮箱：z…@1…6.com网站：https://zephyrhours.github.io/
独不懂·2022-11-27 07:22

光谱异常样本检测分析

以近红外光谱为例，大部分光谱数据在不考虑分类问题时，在构建模型前需要对采集数据进行样本分析，以降低因生产过程异常、人为误操作和其他原因对软测量模型的影响，即异常样本检测分析。
一条大咸咸鱼·2022-11-27 07:20

【图像去噪】基于自适应布谷鸟算法优化维纳滤波器实现多光谱图像去噪附matlab代码

1简介较传统遥感图像而言,多光谱遥感图像能够获取更多的光谱信息,从而为识别边界和地物创造更加良好的条件,因此具有更高的研究意义和应用价值。
matlab科研助手·2022-11-27 01:32

第2组 Alpha（1/3）

一、完成的任务确定项目选题为“高光谱图像分类”后，完成了具体的小组成员分工。分工查找学习了相关的资料，并且对于项目的开发有了更深的理解，并且规划了下一周的预计进度和任务。完成了项目内容的学习。
OUC_SE_GROUP2·2022-11-26 21:05

第五次作业：项目分类

一、前言：项目名称、项目简介项目名称：高光谱图像分类项目简介：高光谱成像是一项重要的遥感技术，它采集了从可见光到近红外波段的电磁光谱。
OUC_SE_GROUP2·2022-11-26 21:35

第二组 ALPHA（2/3）

一、完成的任务前端已经完成对于界面的设计与初步开发，代码方面成功完成高光谱分类模型的训练，后端完成了环境配置并进行了更深一步的学习。
OUC_SE_GROUP2·2022-11-26 21:03

深度学习理论--图像处理专栏收录

收录自用，侵删目录收录自用，侵删1.图像灰度化、二值化2.图像遥感影像中光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率、全色图像、多光谱图像、高光谱图像的区别3.图像平滑/降噪(均值滤波、中值滤波和高斯滤波)4.图像增强
李同学_道阻且行·2022-11-26 11:02

智能窗-学习笔记（一）

智能窗定义智能窗是在玻璃上镀制或往夹层填充可响应外界刺激（如温度，PH，光，压力等）的功能材料，通过选择性细调太阳光谱而达到节能得目的的一类新型节能窗。补充：该材料常用于建筑的采或汽车的采光系统。
snailscholar·2022-11-26 06:41

基于低秩张量的高光谱图像重建理论基础-基础知识学习

原文《基于张量低秩稀疏恢复理论的遥感高光谱图像降噪研究》本文为选择学习的部分章节的节选内容，根据个人学习侧重点，内容有所删减调整。
山科智能信息处理实验室·2022-11-25 23:23

【行人检测】行人检测综述

regionproposalnetworks)ProposalclassificationPostprocessing：基于启发式的方法----NMS及其扩展，基于学习的方法----Gnet、RelationNetwork2.单光谱
W.xyz·2022-11-25 21:29

深度学习和高光谱图像分类

高光谱图像分类本人研究生在读期间，研究方向是深度学习（图像分类、目标检测）。
Andrew_Xzw·2022-11-25 17:56

图像融合简介

确保待融合图像已配准好且像素位宽一致，且融合后的图像相对原始图像具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，具有明显的突出信息和较低的噪声。两幅（多幅）已配准好且像素位
开门儿大弟子·2022-11-25 15:14

ENVI Classic：如何进行图像融合（HSV变换/Brovey变换/PC变换）？

目录01阅读前要02加载低分辨率的多光谱影像以及高分辨率的全色影像2.1如何加载全色影像？2.2如何加载多光谱影像？
炒茄子·2022-11-25 15:08

图像融合（Image Fusion）

确保待融合图像已配准好且像素位宽一致，且融合后的图像相对原始图像具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，具有明显的突出信息和较低的噪声。两幅（多幅）已配准好且像素
lihe2021·2022-11-25 15:07

【论文阅读笔记】 Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification

DeepFew-ShotLearningforHyperspectralImageClassification作者：BingLiu,XuchuYu,AnzhuYu,PengqiangZhang,GangWan,andRuiruiWang一、摘要与贡献目前，深度学习方法已被成功用于高光谱图像
sunshine_shan·2022-11-25 08:19

Deep Relation Network for Hyperspectral Image Few-Shot Classification

RemoteSens.2020,12(6),923;1、摘要这篇文章旨在探索如何仅使用少量标记样品对新的高光谱图像进行准确分类。使用元学习（meta-learning）来训练分类器。
weixin_42402402·2022-11-25 08:47

Deep Learning for Hyperspectral Image Classification:An Overview

这是一篇2019年10月份的关于高光谱图像分类的综述，有李树涛和陈雨时两位大佬的署名。
Kun Li·2022-11-25 08:13

SC-EADNet: A Self-Supervised Contrastive Efficient Asymmetric Dilated Network for Hyperspectral Imag

自娱自乐读对比学习高光谱图像分类的论文5现有的无监督或者半监督卷积网络的问题；用于特征学习的像素级多尺度上下文信息利用不足昂贵的计算成本I.INTRODUCTION能用总结性的发言，如Thesemethodstypicallycontaintwosteps
Eric Leee·2022-11-25 08:08

Few-Shot Hyperspectral Image Classification With Unknown Classes Using Multitask Deep Learning

Abstract当前的高光谱图像分类假设预定义的分类系统是封闭且完整的，并且在看不见的数据中没有未知或新的类别。然而，这个假设对于现实世界来说可能过于严格。通常，在构建
哈哈哈hhhhhh·2022-11-25 08:00

[HSI论文阅读]A survey Deep learning for hyperspectral image classification with few labeled samples

AsurveyDeeplearningforhyperspectralimageclassificationwithfewlabeledsamples少量标记样本下进行高光谱图像分类的深度学习方法调查文章目录前言关键词预习
Felidae 'Canidae·2022-11-25 08:56
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