matlab 光谱图像svm分类

一般在hough直接检测,旋转的时候用的比较多B=imrotate(A,angle)将图像A（图像的数据矩阵）绕图像的中心点旋转angle度,正数表示逆时针旋转,负数表示顺时针旋转.返回旋转后的图像矩

近红外光(nearinfrared,NIR)是介于可见光(VIS)和中红外光(MIR或IR)之间的电磁波http://www.liberson.com.cn/lwn.asp?ID=19

(1)发射光谱物体发光直接产生的光谱叫做发射光谱．发射光谱有两种类型：连续光谱和明线光谱．连续分布的包含有从红光到紫光各种色光的光谱叫做连续光谱．炽热的固体、液体和高压气体的发射光谱是连续光谱．例如电

数字图像的边界提取：I=imread('bonemarr.tif');[BW1,th1]=edge(I,'sobel',0.07);th1str=num2str(th1)imshow(I);title

使用隐函数绘图：ezplot('450=sqrt((x+372).^2+(y-2169).^2)-sqrt((x-125).^2+(y-2197).^2)',[6001200],[16

imresize

RGB色彩模式是最基础的色彩模式,所以RGB色彩模式是一个重要的模式.只要在电脑屏幕上显示的图像,就一定是以RGB模式.因为显示器的物理结构就是遵循RGB的.CMYK也称作印刷色彩模式,顾名思义就是用

直接用矩阵操作就可以了,用imread读取图像,读取的结果在matlab中就是一个矩阵,然后用imwrite把你需要的部分写到新的文件中.例如（时间有限,仅写了灰度图像的一部分）：I=imread('

是产生两幅图一幅是水平方向的梯度fx另一幅是垂直方向的梯度fy大小都和原来图像一样,每个像素对应原来图像的位置

能不用自带函数不,给你个最小二乘支持向量机的自编代码clearall;clc;N=35;%样本个数NN1=4;%预测样本数%aifxindex

你如果说的svm.m文件,将它放在matlab的文件夹下还要在setpath中设置加入matlab的加载路径中,你如果完成了这些是想问怎么使用svm的话,有可能你的svm程序需要的输入是一些.mat文

可以用text(1,2,'x=1,y=2')写文字标出也可以用holdonplot(1,2,'o')以圆圈或其他标记标出

clearI=imread('bai.jpg');%读入图像q=imadjust(I,[.2.30;.6.71],[]);%增强图像的对比度j=rgb2gray(q);%彩色图像变灰度图像j1=im2

使用libsvm工具箱,网上有下的,这是目前使用最广的SVM工具箱,由台湾林智仁编写.

先用matlab自带函数edge提取扫雷格子的边缘,再进行二值化、细化,再用模板匹配提取十字交叉点,并准确得到各个十字交叉点的坐标edge不会的话自己再matlab中help一下二值化就是将图像中的所

数据仓库,数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识.分类与预测是两种数据分析形式,它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型.分类方法（Class

红外光谱分析中无法采用同一模型同时进行混合气体组分浓度的定量分析和组分种类的定性分析的问题,本文提出了基于SVM回归模型的混合气体组分种类光谱识别方法.通过详细推导,证明混合气体组分种类识别完全可以通

最大似然法是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.不同类型的地物具有不同的反射光谱,在多维光谱空间中构成不同的特征向量,这便是我们利用多光谱图像区分地物的物理依据.多光谱图像分类的

多光谱与全色是相对的,融合就是将两者的光谱特征与空间特征结合起来!

所谓的最优c和gamma是利用gridsearch来实现的,就是设置c的取值范围,gamma的取值范围,计算模型输出准确度最高的那个c和gamma的组合.再问：您可以再细致地讲解下吗？我看了网上的li