selectBands

Выберите большинство информативных полос данных

Свернуть все на странице

Синтаксис

newhcube = selectBands(hcube,endmembers)
[newhcube,band] = selectBands(hcube,endmembers)
[___] = selectBands(hcube,endmembers,'NumberOfBands',numBands)

Описание

newhcube = selectBands(hcube,endmembers) выбирает наиболее информативные полосы куба гиперспектральных данных с помощью метода ортогональной проекции пространства [1]. Функция возвращает новое hypercube объект, который содержит данные только из самых информативных полос.

Примечание

  • Для предварительной обработки функция удаляет полосы поглощения воды и низкого отношения сигнал/шум (ОСШ) перед вычислением наиболее информативных полос.

  • Чтобы уменьшить вычислительную сложность, функция вычисляет самые информативные полосы, принимая только 10% значений пикселей в предварительно обработанном кубе данных. Эти значения выбираются случайным образом. Функция также гарантирует, что случайный выбор не приводит к удалению конечных элементов.

[newhcube,band] = selectBands(hcube,endmembers) также возвращает номера диапазонов наиболее информативных полос в кубе гиперспектральных данных.

пример

[___] = selectBands(hcube,endmembers,'NumberOfBands',numBands) дополнительно задает количество наиболее информативных полос для выбора из куба входных данных в дополнение к любой комбинации аргументов из предыдущих синтаксисов.

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

Открыть Live Script

Чтение гиперспектральных данных в рабочую область.

hcube = hypercube('paviaU.dat');

Оцените конечные элементы куба данных с помощью алгоритма FIPPI.

endmembers = fippi(hcube,9);

Создайте новую hypercube состоящий из десяти самых информативных полос.

newhcube = selectBands(hcube,endmembers,'NumberOfBands',10);

Входные параметры

свернуть все

Входные гиперспектральные данные, заданные как hypercube объект. The DataCube свойство hypercube объект содержит кубик гиперспектральных данных.

Спектральные сигнатуры конечных элементов, заданные как матрица размера C -by- K. C - количество спектральных полос в кубе гиперспектральных данных, а K - количество конечных элементов куба гиперспектральных данных. Используйте fippi, ppi, или nfindr функция для поиска конечных элементов куба гиперспектральных данных.

Типы данных: single | double

Количество самых информативных полос для выбора из куба данных, заданное как скаляр.

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

Выходные аргументы

свернуть все

Вывод гиперспектральных данных, возвращенный как hypercube объект.

Число спектральных полос наиболее информативных полос в кубе входных данных, возвращаемое в виде положительного целого числа или вектора положительных целых чисел.

Типы данных: double

Ссылки

[1] Ду, Цянь и Хэ Ян. «Неконтролируемый выбор полосы на основе подобия для гиперспектрального анализа изображений». IEEE® Буквы геологов и дистанционного зондирования, том 5, № 4 (октябрь 2008 года): 564-68. https://doi.org/10.1109/LGRS.2008.2000619.

См. также

| | | |

Введенный в R2020a

Документация по Image Processing Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте