В этом примере показано, как исследовать гиперспектральные данные с помощью приложения Hyperspectral Viewer. Используя возможности приложения, вы можете просматривать отдельные области гиперспектрального набора данных как изображения в градациях серого. Можно также просматривать цветные составные представления набора данных в виде изображений RGB, цветного инфракрасного (CIR) и ложного цвета. Помимо изучения этих визуальных представлений пространственных размеров данных, можно создавать графики отдельных точек или небольших областей данных вдоль спектральной размерности. Эти графики, называемые спектральными профилями, могут идентифицировать элементы в гиперспектральных данных.
Для этого примера загрузите набор аэрофотографических гиперспектральных данных области, называемой Джаспер Ридж (Jasper Ridge), захваченной с помощью спектрометра видимого/инфракрасного изображения в воздухе (AVIRIS). Набор данных содержит области воды, земли, дороги и растительности. Загрузка набора гиперспектральных данных в hypercube в рабочей области MATLAB ® .
hcube = hypercube('jasperRidge2_R198.img'); Эта команда создает hypercube объект в рабочей области с именем hcube. hcube объект содержит куб гиперспектральных данных 100 на 100 на 198.
Откройте приложение «Гиперспектральный просмотр». Сначала перейдите на вкладку «Приложения» на панели инструментов MATLAB. Затем в разделе Обработка изображений и компьютерное зрение нажмите кнопку Гиперспектральный просмотр.
При открытом приложении загрузите гиперспектральные данные в приложение. На панели инструментов приложения щелкните Импорт и выберите Объект гиперкуба. В диалоговом окне «Импорт из рабочего пространства» выберите hypercube объект, загруженный в рабочую область, hcube. (Можно также указать набор данных при открытии приложения с помощью команды: hyperspectralViewer(hcube).)
Приложение отображает несколько представлений гиперспектральных данных Джаспера Риджа. На панели «Области данных» области гиперспектральных данных отображаются в виде стека изображений в градациях серого. Вторая панель содержит цветные составные представления гиперспектральных данных, отображающие по умолчанию вкладку «Ложный цвет». На панели Графики (Plots) отображается гистограмма диапазона, отображаемого в данный момент на панели Области данных (Bands), и график спектрального размера данных по длине волны или по полосе. (Эти панели можно изменить, щелкнув и перетащив их внутрь приложения. Чтобы вернуться к стандартному расположению панелей, щелкните Компоновка по умолчанию на панели инструментов приложения.)
Изучение спектральных диапазонов набора данных Джаспера Риджа в виде стека изображений в градациях серого на панели «Полосы». Используйте ползунок в нижней части панели для перемещения по изображениям. Поскольку каждая полоса выделяет определенный диапазон длин волн, аспекты сцены могут быть более четкими в одних полосах, чем в других.
Для более внимательного просмотра области данных нажмите кнопку «Увеличить» или «Уменьшить» на панели инструментов осей, которая появляется при наведении курсора на изображение.
Чтобы улучшить контрастность изображения полосы, щелкните Настроить контрастность на панели инструментов приложения. При этом приложение накладывает окно корректировки контрастности на гистограмму изображения, отображаемое на панели «Печать». Чтобы настроить контрастность, переместите окно поверх гистограммы или измените размер окна, щелкнув и перетащив маркеры. Приложение корректирует контраст с помощью метода, называемого растягиванием контраста. В этом процессе значения пикселей ниже заданного значения отображаются черным цветом, значения пикселей выше заданного значения отображаются белым цветом, а значения пикселей между этими двумя значениями отображаются как оттенки серого. Результатом является линейное отображение подмножества значений пикселей на весь диапазон оттенков серого, от черного до белого, с получением изображения с более высокой контрастностью. Чтобы вернуться к виду по умолчанию, выберите «Диапазон данных привязки». Чтобы удалить окно настройки контрастности из гистограммы, щелкните Настроить контрастность.
Изучите гиперспектральные данные Джаспера Риджа как цветное составное изображение. Чтобы создать эти цветные изображения, средство просмотра гиперспектралей автоматически выбирает три области в наборе гиперспектральных данных для использования в красном, зеленом и синем каналах цветного изображения. Выбор областей, используемых приложением, зависит от типа представления цвета. Приложение поддерживает три типа цветовых составных представлений: ложный цвет, RGB и цветовой инфракрасный (CIR). Может быть полезно просматривать все цветные составные изображения, поскольку каждое из них использует различные полосы и может выделять различные спектральные детали, тем самым повышая интерпретируемость данных.
По умолчанию приложение отображает ложное представление данных. Ложноцветные композиты визуализируют длины волн, которые человеческий глаз не видит. На вкладке панели указывается тип цветного изображения «Ложный цвет» и полосы, используемые приложением для его формирования (104 100 146) в красно-зелено-синем порядке. Приложение указывает на спектральном графике, какие полосы были использованы. Чтобы изменить выбранные области данных, щелкните и перетащите маркер перемещения индикатора области данных в окне Спектральный график (Spectral Plot). При выборе другой области приложение обновляет текст на вкладке новыми областями и добавляет слово «Custom», например, False Color-Custom.
Чтобы создать цветное составное изображение RGB, приложение выбирает полосы в видимой части электромагнитного спектра. Полученное составное изображение напоминает то, что человеческий глаз наблюдал бы естественным образом. Например, растительность выглядит зеленой, а вода голубой. В то время как RGB композиты могут показаться естественными для наших глаз, может быть трудно различить тонкие различия в особенностях. Естественные цветные изображения могут иметь низкий контраст.
Чтобы создать цветное составное изображение CIR, приложение выбирает длины волн красного, зеленого и ближнего инфракрасного диапазона. Ближние инфракрасные длины волн немного длиннее, чем красные, и они находятся вне диапазона, видимого человеческому глазу.
Изучив визуализацию гиперспектральных данных в градациях серого и цвета, можно построить графики точек или небольших областей данных вдоль спектральной размерности для создания спектральных профилей. Можно нарисовать один пиксель или область размером до 10 на 10 пикселей в квадрате. Используйте ползунок Размер области (Neighborhood Size), чтобы указать размер области. При выборе области приложение использует среднее значение всех пикселов в области при печати данных. Печать области, а не отдельного пикселя, может сгладить спектральные профили.
Чтобы создать спектральный график, щелкните Добавить спектральный график на панели инструментов приложения, наведите курсор на визуализацию в приложении и щелкните, чтобы выбрать точку или область. Вы можете сделать свой выбор на любой из визуализаций, предоставляемых приложением. Ваш выбор, какую визуализацию использовать, может зависеть от того, какая из них обеспечивает наилучшее представление конкретной функции интересующих вас данных. Когда вы делаете выбор, приложение ставит значок точки в этой позиции на всех визуализациях. Чтобы выбрать дополнительные точки, щелкните Добавить спектральный график (Add Spectral Plot) и повторите процесс. Чтобы удалить точку, щелкните ее правой кнопкой мыши и выберите «Удалить точку» во всплывающем меню. Чтобы удалить все выбранные точки, нажмите кнопку Очистить все на панели инструментов приложения.
Например, на следующем рисунке показаны четыре точки, выбранные в каждой визуализации, каждая из которых представляет определенный тип данных: вода, растительность, дорога и земля.
При выборе каждой точки приложение строит график данных на спектральном графике, используя разные цвета для идентификации каждого графика. По умолчанию спектральный график также включает легенду, идентифицирующую график для каждой точки. Чтобы отключить включение легенды, щелкните Показать легенду (Show Legend).
