Ce projet implémente en Python des algorithmes de dé-mélange (unmixing) pour les images hyperspectrales. Le but étant de trouver de manière non supervisée les spectres des différents éléments de l'image, dans notre cas des résidus de culture et du sol, pour faire ensuite une classification des pixels.
Les fichiers dans le répertoire data sont les entêtes de quelques images hyperspectrales qui servent aux tests. Les données en elles-même ne sont pas dans ce dépôt.
Les fichiers du répertoire src sont
- unmix-spa-sc_n_findr.py compare les deux méthodes SPA et SC N FINDR sur des images hyperspectrales de test;
- hsi.py fournit des fonctions pour lire et afficher des images hyperspectrales;
- algo.py implémente les algorithmes de dé-mélange et des fonctions d'aide pour les coordonnées barycentriques;
- meanshiftfilter.py fait une segmentation en utilisant le filtrage "Mean Shift Algorithm";
- watershed.py et contour.py viennent de ce site pour faire de la segmentation par watershed;
Le répertoire test contient des scripts de test des différents algorithmes.