高光谱图像降维，可实现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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针对夜间溢油探测问题，提出了一种通过紫外(UV)LED 诱导并基于高光谱波段差辐射指数的探测方法。通过高光谱成像仪，同步采集了紫外LED和卤素灯两种照明方式下的原油、乳化油和本底海水的高光谱图像。基于33个波段(400~720 nm)辐射值构建了波段差指数作为溢油鉴别特征。特征优化方面，通过增L 减R 法、Fisher法进行了有效波长的选择，通过多维尺度分析、主成分分析(PCA)、独立分量分析进行了波段特征提取，通过径向基函数-支持向量机模型对结果进行识别。结果表明，基于紫外LED的高光谱波段差

针对单一滤波器提取高光谱图像空间特征时不能获得完整的图像空间信息的不足, 提出一种结合非局部均值滤波和导向滤波的高光谱图像分类算法。该方法利用非局部均值滤波提取高光谱全波段图像空间信息, 利用导向滤波提取经由主成分分析(PCA)降维后的高光谱图像的空间边缘信息, 将两种空间信息进行线性融合的结果输入至支持向量机(SVM)完成分类。实验表明, 相比于使用光谱信息、高光谱PCA降维、空谱结合的SVM分类、边缘保持滤波以及递归滤波等方法, 该算法能够有效提高光谱图像的分类精度。