colorize

Оцените цветное изображение гиперспектральных данных

Описание

пример

coloredImage = colorize(hcube) оценивает изображение фиктивного цвета гиперспектральных данных на основе трех самых информативных полос hypercube объект hcube.

coloredImage = colorize(hcube,band) возвращает изображение фиктивного цвета с помощью заданных диапазонов band.

пример

[coloredImage,indices] = colorize(___) возвращает индексы полос, используемых в цветном изображении.

___ = colorize(___,Name,Value) задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к любой комбинации аргументов от предыдущих синтаксисов. Используйте этот синтаксис, чтобы задать опции, чтобы оценить ложного цвета и цветное инфракрасное излучение (CIR) изображения входных данных.

Примечание

Эта функция требует Image Processing Toolbox™ Гиперспектральная Библиотека Обработки изображений. Можно установить Image Processing Toolbox Гиперспектральная Библиотека Обработки изображений из Add-On Explorer. Для получения дополнительной информации об установке дополнений, смотрите, Получают и Управляют Дополнениями.

Примеры

свернуть все

Считайте гиперспектральные данные в рабочую область.

hcube = hypercube('paviaU.dat');

Оцените изображение фиктивного цвета гиперспектральных данных.

coloredImg = colorize(hcube);

Отобразите изображение фиктивного цвета.

imshow(coloredImg)

Считайте гиперспектральные данные в рабочую область.

hcube = hypercube('paviaU.dat');

Оцените изображение RGB гиперспектральных данных. Увеличьте контрастность изображений путем применения контрастного протяжения.

coloredImg = colorize(hcube,"Method","rgb","ContrastStretching",true);

Отобразите расширенное от контраста изображение RGB.

imshow(coloredImg)

Входные параметры

свернуть все

Введите гиперспектральные данные в виде hypercube объект. DataCube свойство hypercube объектно-ориентированная память гиперспектральный куб данных как M-by-N-by-C числовой массив, где C является количеством полос.

Числа диапазона в виде вектора с 3 элементами из положительных целых чисел. Все элементы вектора должны быть меньше чем или равны общему количеству полос C во входных данных.

Типы данных: double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: colorize(hcube,'Method','rgb')

Метод раньше визуализировал полосы в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Method' и одна из этих опций.

  • 'falsecolored' — Создайте изображение фиктивного цвета, состоящее из трех самых информативных полос, выбранных с помощью selectBands функция.

  • 'rgb' — Создайте изображение RGB путем деления спектральной области значений на красный (R), зеленый (G) и синие полосы (B). Красная полоса лежит в диапазоне от 600 нм до 700 нм, диапазоны неопытного работника от 500 нм до 600 нм и синие диапазоны полосы от 400 нм до 500 нм. Отображенный R, G, и B-каналы состоят из самых представительных полос в соответствующей спектральной области значений на основе метрики коэффициента корреляции.

  • 'cir' — Создайте цветное инфракрасное излучение (CIR) изображение путем деления спектральной области значений на почти инфракрасное излучение (NIR), R, и полос G. Полоса NIR лежит в диапазоне от 760 нм до 960 нм, красные диапазоны полосы от 600 нм до 700 нм и диапазоны неопытного работника от 500 нм до 600 нм. Отображенные каналы состоят из самых представительных полос в соответствующей спектральной области значений на основе метрики коэффициента корреляции.

Создать RGB или изображения CIR, Wavelength свойство hypercube объект hcube должен иметь длины волн в каждой из соответствующих областей значений.

Типы данных: char | string

Выполните протяжение контраста изображения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ContrastStretching' и логический 0 ложь) или 1 TRUE). Когда true, colorize функция применяет ограниченную контрастом адаптивную эквализацию гистограммы, с помощью adapthisteq функция.

Типы данных: логический

Выходные аргументы

свернуть все

Цветное изображение, возвращенное как M-by-N-by-3 числовой массив. Каждая из трех цветных плоскостей содержит одну полосу гиперспектрального изображения.

Типы данных: single | double

Индексы выбранных полос, возвращенных как вектор-столбец с 3 элементами положительных целых чисел.

Типы данных: double

Смотрите также

|

Введенный в R2020a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте