Загрузите гиперспектральные данные в рабочую область

В данном примере загрузите воздушный гиперспектральный набор данных области по имени Джаспер Ридж, полученный через бортовой видимый/инфракрасный спектрометр обработки изображений (AVIRIS). Набор данных содержит области воды, земли, дороги и растительности. Загрузите гиперспектральный набор данных в hypercube объект в рабочей области MATLAB®.

hcube = hypercube('jasperRidge2_R198.img');  

Эта команда создает hypercube объект в рабочей области под названием hcube. hcube объект содержит 100 100 198 кубами гиперспектральных данных.

Просмотрите гиперспектральные данные в Hyperspectral Viewer

Откройте приложение Hyperspectral Viewer. Во-первых, кликните по вкладке Apps на панели инструментов MATLAB. Затем в разделе Image Processing и Computer Vision нажмите кнопку Hyperspectral Viewer.

С открытым приложением загрузите гиперспектральные данные в приложение. На панели инструментов приложения нажмите Import и выберите Hypercube Object. В диалоговом окне Import from Workspace выберите hypercube возразите, что вы загрузили в рабочую область, hcube. (Можно также задать набор данных, когда вы открываете приложение с помощью команды: hyperspectralViewer(hcube).)

Отображения приложения несколько представлений Джаспера Риджа гиперспектральные данные. Панель Полос отображает полосы гиперспектральных данных как стек полутоновых изображений. Вторая панель включает цветные составные представления гиперспектральных данных, отображая вкладку фиктивного цвета по умолчанию. Панель Графиков отображает гистограмму полосы, в настоящее время отображенной в панели Полос и графике спектральной размерности данных длиной волны или полосой. (Можно перестроить эти панели путем перетаскивания их в приложении. Чтобы возвратиться к стандартному расположению панели, нажмите Default Layout на панели инструментов приложения.)

Исследуйте диапазоны

Исследуйте диапазоны набора данных Джаспера Риджа как стек полутоновых изображений в панели Полос. Используйте ползунок в нижней части панели, чтобы перейти через изображения. Поскольку каждая полоса изолирует определенную область значений длин волн, аспекты сцены могут быть более ясными в некоторых полосах, чем другие.

Чтобы получить более внимательное рассмотрение в полосе, нажмите, увеличивают масштаб или Уменьшение на панели инструментов осей, которая появляется, когда вы указываете курсор по изображению.

Чтобы улучшить контраст изображения полосы, нажмите Adjust Contrast на панели инструментов приложения. Когда вы делаете, приложение накладывает контрастное окно корректировки на гистограмме изображения, отображенного в панели Графика. Чтобы настроить контраст, переместите окно через гистограмму или измените размер окна путем перетаскивания указателей. Приложение настраивает контраст с помощью метода, названного контрастным протяжением. В этом процессе отображены пиксельные значения ниже заданного значения, как черные, пиксельные значения выше заданного значения отображены столь же белые, и пиксельные значения, промежуточные, эти два значения отображены как оттенки серого. Результатом является линейное отображение подмножества пиксельных значений к целой области значений серых оттенков, от черного до белого, производя изображение более высокого контраста. Чтобы возвратиться к представлению по умолчанию, нажмите Snap Data Range. Чтобы удалить контрастное окно корректировки из гистограммы, нажмите Adjust Contrast.

Исследуйте цветные представления гиперспектральных данных

Исследуйте Джаспера Риджа гиперспектральные данные как цветное составное изображение. Чтобы создать эти цветные изображения, Hyperspectral Viewer автоматически выбирает три из полос в гиперспектральном наборе данных, чтобы использовать для красных, зеленых, и синих каналов цветного изображения. Выбор которого соединяет использование приложения, зависит от типа цветного представления. Поддержки приложений три типа цветных составных представлений: фиктивный цвет, RGB и Цветное Инфракрасное излучение (CIR). Может быть полезно просмотреть все цветные составные изображения, потому что каждый использует различные полосы и может подсветить различные спектральные детали, таким образом увеличив interpretability данных.

По умолчанию, отображения приложения представление фиктивного цвета данных. Фиктивный цвет составляет композит, визуализируют длины волн, которые не видит человеческий глаз. Вкладка панели идентифицирует тип цветного изображения, фиктивного цвета и полос, что приложение раньше формировало его, (104,100,146), в красном зеленом синем порядке. Приложение указывает в Спектральном Графике, какие полосы использовались. Чтобы изменить эти выборы полосы, перетащите указатель индикатора полосы в Спектральном Графике. Если вы выбираете различную полосу, обновления приложения текст во вкладке с новыми полосами, и добавляет слово "Custom", такой как, Пользовательский фиктивным цветом.

Чтобы создать изображение составного объекта цвета RGB, приложение выбирает полосы в видимой части электромагнитного спектра. Получившееся составное изображение напоминает то, что человеческий глаз наблюдал бы естественно. Например, растительность кажется зеленой, и вода является синей. В то время как составные объекты RGB могут казаться естественными для наших глаз, это может затруднить, чтобы отличить тонкие различия в функциях. Естественные цветные изображения могут быть низкими по контрасту.

Чтобы создать изображение составного объекта цвета CIR, приложение выбирает красные, зеленые, и почти инфракрасные длины волн. Около инфракрасных длин волн немного более длинны, чем красный, и они находятся вне области значений, видимой к человеческому глазу.

Создайте спектральные графики профиля пикселей и областей

После исследования полутоновой и цветной визуализации гиперспектральных данных можно построить точки или небольшие области данных по спектральному измерению, чтобы создать спектральные профили. Можно построить один пиксель или область до 10 10 пиксельного квадрата. Используйте ползунок Размера Окружения, чтобы задать размер области. Когда вы выбираете область, приложение использует среднее значение всех пикселей в области при отображении данных на графике. Графический вывод области, а не отдельного пикселя, может сгладить спектральные профили.

Чтобы создать спектральный график, нажмите Add Spectral Plot на панели инструментов приложения, переместите курсор через визуализацию в приложении и нажатие кнопки, чтобы выбрать точку или область. Можно сделать выборы на любой визуализации обеспеченными приложением. Ваш выбор которого визуализация использовать может зависеть, о котором обеспечивает лучшее представление конкретной функции данных, которыми вы интересуетесь. Когда вы делаете выбор, приложение помещает значок точки в ту позицию по всей визуализации. Чтобы выбрать дополнительные точки, нажмите Add Spectral Plot и повторите процесс. Чтобы удалить точку, щелкните правой кнопкой по точке и выберите Delete Point из всплывающего меню. Чтобы удалить все точки, вы выбрали, нажмите Clear All на панели инструментов приложения.

Например, следующий рисунок показывает четыре точки, выбранные в каждой визуализации, каждая точка, представляющая конкретный тип данных: вода, растительность, дорога и земля.

Когда вы выбираете каждую точку, приложение отображает данные на графике по Спектральному Графику, с помощью различного цвета, чтобы идентифицировать каждый график. По умолчанию Спектральный График также включает легенду, идентифицирующую график для каждой точки. Чтобы выключить включение легенды, кликните по Легенде Show.