我课设编写的高光谱数据处理基本算法matlab例程

资 源 简 介

我课设编写的高光谱数据处理基本算法matlab例程

详 情 说 明

高光谱数据处理是遥感图像分析中的重要技术方向，涉及多维数据特征提取与目标识别。以下针对课设中涉及的算法模块进行技术解析：

ICA主分量分析算法 独立分量分析(ICA)通过解混高光谱数据中的统计独立成分，有效分离混合信号。相比传统PCA，ICA更适用于端元提取和地物分类，其Matlab实现需注意非高斯性假设和收敛条件设置。

灰度共生矩阵纹理计算 通过计算像素空间关系的二阶统计量（如能量、对比度、熵），量化图像纹理特征。在高光谱场景中，通常选择代表性波段进行纹理分析以降低计算量。

五类灰色关联度模型 包括邓氏关联度、绝对关联度等变体，通过比较数据序列几何形状相似性实现特征匹配。应用于目标提取时，需设计参考序列（如已知地物光谱曲线）进行相似性排序。

技术实现要点： 高光谱数据通常需先进行波段筛选或降维 纹理特征与光谱特征的融合能提升分类精度 灰色关联度计算时需注意数据归一化处理

这些基础算法构成了高光谱处理的典型技术栈，后续可拓展至深度学习特征提取或实时处理优化方向。