Exponenta Banner
exponenta event banner

countEndmembersHFC

Найти количество конечных элементов

свернуть все на странице

    Синтаксис

    numEndmembers = countEndmembersHFC (inputData)
    numEndmembers = countEndmembersHFC (inputData, Name, Value)

    Описание

    пример

    numEndmembers = countEndmembersHFC(inputData) находит количество конечных элементов, присутствующих в гиперспектральном кубе данных, используя метод Харсаньи-Фаррана-Чанга (NWHFC) с отбеленным шумом.

    пример

    numEndmembers = countEndmembersHFC(inputData,Name,Value) указывает дополнительные параметры, использующие один или несколько аргументов пары имя-значение. Например, 'NoiseWhiten',false не выполняет отбеливание данных перед извлечением конечных элементов.

    Примечание

    Для выполнения этой функции требуется библиотека гиперспектральных изображений Toolbox™ обработки изображений. Можно установить библиотеку гиперспектральных изображений панели инструментов обработки изображений из проводника надстроек. Дополнительные сведения об установке надстроек см. в разделе Получение надстроек и управление ими.

    Примеры

    свернуть все

    Открыть сценарий в реальном времени

    Считывание гиперспектральных данных в рабочую область.

    hcube = hypercube('jasperRidge2_R198.hdr');

    Найдите число конечных элементов в гиперспектральных данных с помощью метода NWHFC.

    numEndmembers = countEndmembersHFC(hcube);

    Оцените спектры конечных элементов с помощью метода N-FINDR. 

    endmembers = nfindr(hcube,numEndmembers);

    Постройте график спектров конечных элементов. 

    figure
plot(endmembers)
title(['Number of Endmembers: ' num2str(numEndmembers)])
xlabel('Band Number')
ylabel('Data Values')

    Открыть сценарий в реальном времени

    Считывание гиперспектральных данных в рабочую область.

    hcube = hypercube('jasperRidge2_R198.hdr');

    Найдите количество конечных элементов в гиперспектральных данных с помощью метода HFC. Для использования метода HFC установите 'NoiseWhiten' значение параметра для false.

    numEndmembers = countEndmembersHFC(hcube,'NoiseWhiten',false);

    Оцените спектры конечных элементов с помощью метода N-FINDR. 

    endmembers = nfindr(hcube,numEndmembers);

    Постройте график спектров конечных элементов.

    figure
plot(endmembers)
title(['Number of Endmembers: ' num2str(numEndmembers)])
xlabel('Band Number')
ylabel('Data Values')

    Входные аргументы

    свернуть все

    Входные гиперспектральные данные, указанные как 3-D числовой массив, представляющий собой куб гиперспектральных данных размером M-by-N-by-C или hypercube объект. Если входным значением является hypercube , функция считывает куб данных, хранящийся в DataCube свойства объекта. Гиперспектральный куб данных должен быть действительным и не разреженным.

    Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

    Аргументы пары «имя-значение»

    Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

    Пример: countEndmembersHFC(inputData,'NoiseWhiten',false)

    Вероятность ложной тревоги, определяемая как разделенная запятыми пара, состоящая из 'PFA' и положительный скаляр в диапазоне (0, 1].

    Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

    Выполните отбеливание шума, указанное как разделенная запятыми пара, состоящая из 'NoiseWhiten' и числовой или логический 1 (true) или 0 (false).

    • true или 1 - Перед вычислением количества конечных элементов выполните отбеливание входных данных. Этот подход является методом NWHFC.

    • false или 0 - Не выполняйте отбеливание входных данных перед вычислением количества конечных элементов. Этот подход представляет собой метод Харсаньи-Фаррана-Чанга (ГФУ).

    Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Число конечных элементов в гиперспектральных данных, возвращаемых как положительный числовой скаляр.

    Типы данных: double

    Ссылки

    [1] Chang, C.-I. и Q. Du. «Оценка количества спектрально отличных источников сигнала в гиперспектральных изображениях». IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 42, No. 3 (март 2004 года): 608-19. https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.819189.

    См. также

    | | | |

    Представлен в R2020a

    Документация по инструментам обработки изображений

    Поддержка