文件交换
导入、导出、处理、可视化高光谱数据
Matlab工具箱中包含各种高光谱开发算法。
用于渲染和输出信息丰富的图像的有用工具
该程序计算8个图像指标:偏差、相关性、DIV、熵、ERGAS、Q、RASE和RMSE。
图形用户界面演示了一种高效的立体匹配算法。
利用SIFT、RANSAC和单应法实现图像的自动拼接。
以RANSAC算法为例，对两幅图像进行直线拟合和单应求
这是自主异常检测算法的更新版本
这个函数估计两个图像之间的2D-2D射影单应性。
使用FLIR T420bx热成像仪捕捉面板的热图像。通过对图像的分割，对面板的热图像进行分析
创建两个图像的马赛克
基于PCA的边缘保持特征用于高光谱图像分类的代码
这是一个用Matlab实现的ECC图像对齐(图像配准)算法。
一个光度立体声的matlab工具箱。
改进基于图的图像数据降维技术以合并超像素
纸张的代码“基于密度峰值聚类的高光谱图像分类的噪声标签检测”
IPPE:一种非常快速和准确的计算平面三维姿态的方法
演示了在混合噪声存在下的高光谱分解。
这个代码减少了来自高光谱图像的脉冲噪声。
使用标准化互相关在成对的图像中找到匹配特征:类文件和演示。
这个函数计算输入图像的2D imf(前3)。
用于模拟安装在墙上或柱子上的立体摄像机系统的模型。
解释用于光场深度估计的类立体分类的函数
这个代码演示了在脉冲噪声存在下的高光谱图像的压缩感知。
可用于高光谱图像遥感。生成匹配/得分矩阵。
“高光谱图像特征提取的固有图像分解”论文代码
基于高斯金字塔的高光谱图像多尺度特征融合分类算法代码
基于多视图成像数据进行土地利用分类
创建立体3D浮雕图像
自动图像配准(第四章):学生比赛队伍的计算机视觉训练
该代码利用空间-光谱总变化减少高光谱图像的混合噪声
用于查看3d阵列
一种高光谱图像去噪算法
全景拼接使用哈里斯点计算使用拉普拉斯高斯公式(LOG)
高光谱CARS显微镜和光谱工具箱
广义非局部Retinex的MATLAB实现(对比度增强，阴影去除等)
这些是3 m-scripts为简单介绍点测光立体impl。在Matlab
图形用户界面工具可视化单应性，对极几何等，以验证其准确性。
基于共线性方程，实现了两幅图像的捆绑三角剖分。
论文“图像融合递归滤波的高光谱图像特征提取”代码
使用随机行走算法的立体匹配的源代码
该函数有效地对多色图像(RGB、多光谱、高光谱)进行归一化。
根据提供的深度图和用户感兴趣的深度改变图像的景深。
高光谱图像的脉冲噪声抑制
图像切片器可视化多通道图像数据。
基于区域立体算法的视差图生成
STXM数据分析脚本集合与堆栈探索GUI工具STACKLab
该图形用户界面以一种简单的方式确定多个立体对图像的校准数据。
纸张“超光图像分类通过熔合相关系数和关节稀疏表示”
“基于边缘保持滤波的光谱-空间高光谱图像分类”论文编码
论文“基于图像脱色的高光谱图像可视化”编码
对高光谱图像进行分割掩模
MPR是一种在规则网格上对缺失值数据进行空间预测的方法
用于高光谱图像分类的反照率恢复
基于核正交匹配追踪和KSOMP的高光谱图像分类
基于核基本阈值分类器的高光谱图像分类
基于基本阈值分类器的高光谱图像分类
基于多自适应稀疏表示的高光谱分类
基于半监督图的高光谱图像数据降维
这个代码是为单通道音频分离
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