colorize

Оценка цветного изображения гиперспектральных данных

Описание

пример

coloredImage = colorize(hcube) оценивает ложноцветное изображение гиперспектральных данных на основе трех наиболее информативных полос hypercube hcube объекта.

coloredImage = colorize(hcube,band) возвращает ложноцветное изображение с использованием заданных спектральных полос band.

пример

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

___ = colorize(___,Name,Value) задает опции, использующие один или несколько аргументы пары "имя-значение" в дополнение к любой комбинации аргументов из предыдущих синтаксисов. Используйте этот синтаксис, чтобы задать опции для оценки ложноокрашенных и цветно-инфракрасных (CIR) изображений входных данных.

Примечание

Эта функция требует библиотеки Image Processing Toolbox™ гиперспектральной визуализации. Можно установить библиотеку Image Processing Toolbox Hyperspectral Imaging Library из Add-On Explorer. Дополнительные сведения об установке дополнений см. в разделе Получение и управление Дополнений.

Примеры

свернуть все

Считайте гиперспектральные данные в рабочую область.

hcube = hypercube('paviaU.dat');

Оцените ложноцветное изображение гиперспектральных данных.

coloredImg = colorize(hcube);

Отобразите изображение ложного цвета.

imshow(coloredImg)

Считайте гиперспектральные данные в рабочую область.

hcube = hypercube('paviaU.dat');

Оцените изображение RGB гиперспектральных данных. Увеличьте контрастность изображения путем применения контрастного растяжения.

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

Отображение растянутого на контраст изображения RGB.

imshow(coloredImg)

Входные параметры

свернуть все

Входные гиперспектральные данные, заданные как hypercube объект. The DataCube свойство hypercube объект хранит гиперспектральный кубик данных как M -by- N -by- C числовой массив, где C количество полос.

Номера спектральных полос, заданные как 3-элементный вектор положительных целых чисел. Все элементы вектора должны быть меньше или равны общему количеству полос, C во входных данных.

Типы данных: double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

Метод, используемый для визуализации полос, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Method' и один из таких опций.

  • 'falsecolored' - Создайте ложноцветное изображение, состоящее из трех наиболее информативных полос, выбранных с помощью selectBands функция.

  • 'rgb' - Создание изображения RGB путем деления спектральной области значений на красные (R), зеленые (G) и синие (B) полосы. Красная полоса колеблется от 600 нм до 700 нм, зелёная полоса колеблется от 500 нм до 600 нм, а синяя полоса колеблется от 400 нм до 500 нм. Отображаемые каналы R, G и B состоят из наиболее репрезентативных полос в соответствующей спектральной области значений на основе метрики коэффициента корреляции.

  • 'cir' - Создание цветно-инфракрасного (CIR) изображения путем деления спектральной области значений на ближние инфракрасные (NIR), R и G полосы. Диапазон NIR колеблется от 760 нм до 960 нм, красный диапазон колеблется от 600 нм до 700 нм, и зеленый диапазон колеблется от 500 нм до 600 нм. Отображаемые каналы состоят из наиболее представительных полос в соответствующей спектральной области значений на основе метрики коэффициента корреляции.

Чтобы создать изображения RGB или CIR, Wavelength свойство hypercube hcube объекта должны иметь длины волн в каждом из соответствующих областей значений.

Типы данных: char | string

Выполните контрастное растяжение изображения, заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'ContrastStretching' и логический 0 (false) или 1 (true). Когда true, colorize функция применяет ограниченную контрастностью адаптивную гистограмму эквализации, используя adapthisteq функция.

Типы данных: logical

Выходные аргументы

свернуть все

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

Типы данных: single | double

Индексы выбранных полос, возвращенные как 3-элементный вектор-столбец положительных целых чисел.

Типы данных: double

См. также

|

Введенный в R2020a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте