基于Matlab核稀疏表示的高光谱图像分类方法研究与实现

本研究基于论文《Hyperspectral Image Classification via Kernel Sparse Representation》实现了KSOMP（核稀疏正交匹配追踪）算法，用于高光谱图像分类。

项目信息

编号：MCV-8
大小：27M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2023b

项目介绍

基于MATLAB平台描述了具体实现过程，并对92AV3C高光谱数据集进行了实验和评估。运行数据生成脚本aviris_data_generation.m，然后执行分类主程序HSI_classification.m。

实验结果显示，KSOMP算法在高光谱图像分类中具有较高的准确性和鲁棒性，验证了核稀疏表示方法在处理高光谱数据方面的有效性。

项目数据

Tipps：92AV3C数据集。
数据来源：92AV3C数据集是由AVIRIS传感器获取的。
数据格式：光谱数据文件（92AV3C.lan）和地理参考文件（92AV3GT.GIS）。

项目报告

Tipps：设计报告Word格式，需要另外购买。
– 项目配套文档：设计报告

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对HSI_classification.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

– 先运行aviris_data_generation.m

– 再运行HSI_classification.m
（1）分类结果图

（2）误差矩阵图

项目文档

Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)