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高光谱图像pca分析特征提取
高光谱图像pca分析特征提取
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特征提取
高光谱图像
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matlab程序，高光谱图像降维，可以实现matlab对envi文件的直接读取，同时对高光谱图片直接处理。
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Matlab实现高光谱数据特征数据提取
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5星 · 资源好评率100%
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：基础教程 3.内容：Matlab实现高光谱数据特征数据提取 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
通过基于多视图核规范的二维PCA特征提取和内核ELM进行高光谱图像监督分类
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在本文中，我们提出了一种新颖的灵活框架，用于使用基于核规范的2D PCA提取的多视图光谱空间特征进行高光谱图像（HSI）分类。 我们首先使用基于岭回归的多假设（MH）预测方法从HSI生成3D空间特征数组。 然后，我们将基于核范数的2D PCA应用于前特征阵列的多视图切片（具有空间宽度和光谱维度或具有空间高度和光谱维度的图像），从而可以为重建误差切片，并进一步提取空间光谱特征。 最后，将3D空间光谱
高光谱图像处理和分析
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图像处理分析 对于HJ-1小卫星高光谱图像的处理方法
论文研究-一种星载高光谱图像特征提取算法的实现.pdf
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为了解决当前PCA算法对星载高光谱图像光谱维特征提取速度无法满足空间应用实时性要求的问题，提出了一种面向空间应用的FPGA器件的光谱维特征提取的实现方法。该方法利用时分复用与并行流水计算技术对systolic结构进行了改进，使用高带宽的寄存器组代替了传统的RAM存储区，对数据进行中间寄存，不但保留了原算法结构的高速性，而且大大降低了芯片的使用面积。实验结果表明，该方法可以快速提取高光谱图像的光谱维
pca-daima.zip_PCA 光谱_matlab 光谱_pca近红外光谱_光谱 pca_定量分析
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5星 · 资源好评率100%
近红外光谱主成分分析，适用于各类光谱定性和定量计算使用
利用PCA降维方法处理高光谱图像（matlab）
浏览：182
5星 · 资源好评率100%
新手教程，含搜集资料加代码。高光谱图像分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容，在军事及民用领域都有着重要的应用。然而，高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使高光谱图像分类面临巨大挑战。一方面高光谱图像相邻波段之间相关性较大，存在较高的信息冗余。
matlab实现高光谱图像主成分分析
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5星 · 资源好评率100%
进行高光谱图像处理时的降维程序，修改文件中的读入参数名称即可使用。
PCA和LDA在高光谱图像降维中的应用综述
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本研究回顾了基于主成分分析PCA和判别分析LDA的降维方法及其扩展，包括经典主成分分析、概率主成分分析、核主成分分析，以及线性判别分析、局部保持降维、图形嵌入判别分析和半监督降维分析。
【项目代码】利用MATLAB对高高光谱图像数据进行分析，程序很全面，对做高光谱的同志很有帮助哦.rar
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图像特征提取与分析
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图像特征及特征提取的基本概念。 常见的图像特征提取与描述方法，如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法。 原始特征的数量很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫特征提取 。
图像特征提取与分析的算法研究
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特征提取 原始特征的数量很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫特征提取 。 特征选择 从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的，这个过程就叫特征选择。 选取的特征应具有如下特点：
考虑空间相关性的半监督局部保持投影的高光谱图像特征提取
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由于高光谱图像具有波段多、波段间信息冗余、空间信息相关等特点, 提出一种考虑空间相关性的半监督局部保持投影(LPP)的高光谱图像特征提取算法(LPP-SCSSFE)。该算法利用保存高光谱图像空间近邻结构的空间距离, 及保持图像光谱相似性的类内判别权值和类间判别权值, 定义新的同物异谱、同谱异物像元权值计算函数, 结合LPP提取高光谱图像特征, 从而最大化同类地物间的相似性和异类地物间的差异性。在I
使用低邻域表示和邻域保留正则化的高光谱图像特征提取
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高光谱图像（HSI）通常包含数百个光谱带。 当它们用于分类任务时，HSI可能会遭受高维度的诅咒。 为了解决这个问题，采用了尺寸缩减和特征提取（FE）的基本程序。 在这封信中，我们提出了一种使用低秩表示和邻域保留正则化（LRR_NP）的HSI的有限元方法。 所提出的方法可以同时采用局部空间相似性和频谱空间结构，该结构包括多个低秩子空间的并集。 LRR的框架可以在结构上表示光谱空间的并集结构。 由于空
一种星载高光谱图像特征提取算法的实现 (2011年)
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为了解决当前PCA算法对星载高光谱图像光谱维特征提取速度无法满足空间应用实时性要求的问题,提出了一种面向空间应用的FPGA器件的光谱维特征提取的实现方法。该方法利用时分复用与并行流水计算技术对systolic结构进行了改进,使用高带宽的寄存器组代替了传统的RAM存储区,对数据进行中间寄存,不但保留了原算法结构的高速性,而且大大降低了芯片的使用面积。实验结果表明,该方法可以快速提取高光谱图像的光谱维
基于深度学习的高光谱图像空-谱联合特征提取
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由于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性、空间相关等特点, 提出一种基于深度学习的空-谱联合(SSDL)特征提取算法来有效提取数据中的空-谱特征。该算法利用多层深度学习模型--堆栈自动编码机对高光谱数据进行逐层学习, 挖掘图像中的深层非线性特征, 然后再根据每个特征像元的空间近邻信息, 对样本深度特征和空间信息进行空-谱联合, 增加同类数据聚集性和非同类数据分散度, 提升后续分类性能。在帕维亚大学
基于卷积神经网络的高光谱图像深度特征提取与分类.docx
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Deep Feature Extraction and Classification of Hyp全文翻译（带公式）
利用PCA对遥感图像进行降维
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自己写的一个利用pca主成分分析算法对遥感图像进行降维的例子，适合初学者，代码解压即可运行，希望对大家有帮助。
PCA图像降维应用
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压缩包包含一个Qt工程，利用Opencv2自带的PCA类对图像数据进行降维，并显示出样本图像和协方差矩阵特征图像。
主特征分析（PCA）解析
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PCA讲解的很透彻，还有实例代码，简单易懂
PCA算法融合多光谱图像和全色图像（附图像）
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PCA算法融合多光谱图像和全色图像，附全色影像和多光谱影像，调试通过，每一行都有详细注释
PCA主成分分析法_特征提取,pca主成分分析应用,Python
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5星 · 资源好评率100%
PCA，python实现，包含手工写的PCA完整实现过程，以及直接从sklearn调用包进行PCA降维，前者可以帮助理解PCA的理论求解过程，后者可以直接替换数据迅速上手，里面还包含一个案例，降维到二维空间以后的散点图。（里面包含极其丰富的代码解释，几乎每一行都有注释）
常见的图像特征提取与分析
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图像特征提取与分析 图像特征及特征提取的基本概念 常见的图像特征提取与描述方法，如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法
小波降噪与独立成分分析的高光谱特征提取研究
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小波降噪与独立成分分析的高光谱特征提取研究，曹茜，柳思聪，针对高光谱数据的特点，提出了一种基于小波降噪和独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）的特征提取方法。该方法充分利用小波
图像特征提取与分析.ppt
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图像特征及特征提取的基本概念。 常见的图像特征提取与描述方法，如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法。
基于高光谱图像特征提取与凸面几何体投影变换的目标探测
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在介绍凸面几何体概念和高光谱图像光谱线性模型的基础上，探讨了凸面几何体和高光谱图像的关系
高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究_康旭东
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高光谱遥感影像空谱特征提取与分类方法研究，作者康旭东。博士毕业论文。
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