【文件属性】：
文件名称：hsimatlab代码-FHT:Matlab实现FHT
文件大小：2.45MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-25 09:17:32
系统开源
hsi
matlab代码Matlab实施的“利用空间和光谱注意力进行快速高光谱跟踪（FHT）
”及改进版“快速鲁棒高光谱视频跟踪算法（FRHT）
”
安装
下载资源库。
运行compile.m命令来编译mex文件：将opencv_include和opencv_libpath设置为正确的opencv_libpath路径。
使用evaluate_FHT.m脚本来可视化跟踪器。
将tracker_path变量设置为源代码所在的目录，并将base_path设置为您存储HSI序列的目录。
要使用FRHT，请在read_default_csr_parameters
hgray设置parameters.feature_type以使用一个通道的灰度功能，并设置parameters.use_PSR
True。
数据集
在（key：n616）下载Whisper数据集。
项目总结
与可见图像相比，HyperSpectral
Images（HSI）可以利用丰富的光谱信息来更好地将前景对象与复杂背景区分开。
尽管性能不断提高，但HSI跟踪器在处理高维HSI数据时总是很慢。
在本文中，我们提出了一种在基于相关滤波
【文件预览】：
FHT-main
----computeIntersectionArea.m(342B)
----mex_src()
--------hog()
--------segmentation()
----im2colstep.mexmaci64(9KB)
----get_hog3d.m(628B)
----evaluate_FHT.m(4KB)
----README.md(2KB)
----estNoise.m(3KB)
----utils()
--------binarize_softmask.m(414B)
--------create_csr_filter.m(1KB)
--------get_location_prior.m(971B)
--------read_vot_regions.m(490B)
--------vot.m(6KB)
--------gaussian_shaped_labels.m(1KB)
--------get_csr_features.m(4KB)
--------get_patch.m(771B)
--------mask_normal.m(309B)
--------get_scale_subwindow.m(1KB)
----vector_soft_row.m(173B)
----im2colstep.mexa64(13KB)
----clsunsal.m(11KB)
----X2Cube.m(379B)
----showMaskAsOverlay.m(8KB)
----mex()
--------mex_extractforeground.mexa64(80KB)
--------gradientMex.mexa64(30KB)
--------mex_segment.mexa64(84KB)
--------mex_extractbackground.mexa64(80KB)
----hyper2im.m(533B)
----im2colstep.c(3KB)
----huatu.m(1KB)
----create_csr_tracker.m(9KB)
----generate_pr_sr.m(1012B)
----compile.m(2KB)
----computeArea.m(203B)
----im2colstep.m(1KB)
----computeMetric2.m(731B)
----SpectralLib.mat(36KB)
----hysime.m(3KB)
----compute_relaibitlity.m(2KB)
----simplex_project.m(4KB)
----features()
--------im2c.m(1KB)
--------w2crs.mat(1.09MB)
--------gradientHist.m(3KB)
--------gradientMag.m(2KB)
--------fhog.m(3KB)
----computeDistance.m(207B)
----fht_plot.m(974B)
----images()
--------ab_SR.png(44KB)
--------RGB_SR.png(64KB)
--------RGB_PR.png(55KB)
--------quality.png(886KB)
--------RGBPRSR.png(114KB)
--------ab_PR.png(39KB)
----read_default_csr_parameters.m(2KB)
----compute_performance_measures.m(3KB)
----estimateR.m(122B)
----getMaterial.m(1KB)
----plot_3d.m(231B)
----du.m(1KB)
----im2colstep.mexw64(12KB)
----csr_wrapper.m(2KB)
----track_csr_tracker.m(13KB)
----selectMaterial.m(812B)
----hog3d.m(3KB)
----show_result.m(3KB)