用于边界估计或高光谱图像分割的建议 R 包

机器算法验证 机器学习 多元分析 图像处理
2022-03-31 14:41:46

高光谱图像是具有超过 200 个光谱带的多维图像,即每个像素都是 200 维向量的图像(通常是卫星图像或医学图像中的采样光谱曲线)。

什么是实现的包(我对 R 包特别感兴趣,但如果存在其他免费算法,我会尝试它们)用于边界检测和(无监督)此类图像的 分割?

4个回答

不是 R 包,但来自 Purdue 的 DA Landgrebe(多光谱遥感信号理论方法的作者)赞助了MultiSpec免费软件。它是一个相当笨重的 GUI,但可以完成大多数常见的高光谱算法的工作。

恐怕没有;在我对此类数据的小冒险中,我们刚刚将其转换为数据框形式,添加了一些由像素邻域制成的额外属性,并使用了标准方法。尽管如此,包ripahyperSpec可能还是有用的。
对于其他软件,我的印象是大多数明智的应用程序都是商业的。

寻找这种性质的免费/开源功能的最佳位置是 GRASS GIS。图像处理手册位于http://grass.fbk.eu/gdp/imagery/grass4_image_processing.pdf因为这是不断发展的,所以值得在其中一个 GRASS 用户列表上发布查询(通过主页上的链接找到http://grass.fbk.eu/)。

这是一个非常晚的响应,因此可能不再感兴趣,但我正在努力整合一个具有各种高光谱图像处理功能的 R 库。目前我的重点是端元检测和分离。如果这仍然是有趣的事情,请告诉我。我希望在不久的将来向 CRAN 或 R-Forge 发布测试版,但我很乐意自己发送代码。

最好的,丹