flatField

Примените плоскую полевую коррекцию к гиперспектральному кубу данных

свернуть все на странице

    Синтаксис

    correctedData = flatField(inputData,roi)

    Описание

    пример

    correctedData = flatField(inputData,roi) применяет плоскую полевую коррекцию к гиперспектральным данным, inputData, использование плоского поля означает спектр, вычисленный в заданной видимой области (ROI) гиперспектральных данных. Допустимый ROI имеет эти характеристики:

    • Топографически плоский

    • Спектрально плоский (универсальный спектральный ответ)

    • Источник мощного сигнала, чтобы уменьшать удар случайного шума

    Примечание

    Эта функция требует Image Processing Toolbox™ Гиперспектральная Библиотека Обработки изображений. Можно установить Image Processing Toolbox Гиперспектральная Библиотека Обработки изображений из Add-On Explorer. Для получения дополнительной информации об установке дополнений, смотрите, Получают и Управляют Дополнениями.

    Примеры

    свернуть все

    Этот пример использует:

    Скрипт Open Live Script

    Считайте гиперспектральные данные в рабочую область.

    hcube = hypercube('paviaU');

    Задайте ROI, от которого можно вычислить плоский полевой средний спектр.

    roi = [1 1 10 10];

    Примените плоскую полевую коррекцию к гиперспектральным данным.

    hcube_flatfield = flatField(hcube,roi);

    Входные параметры

    свернуть все

    Введите гиперспектральные данные в виде одной из этих опций:

    • hypercube объект — DataCube свойство hypercube объектно-ориентированная память гиперспектральный куб данных.

    • M-by-N-by-C числовой массив — M и N является количеством строк и столбцов пикселей в гиперспектральных данных, соответственно. C является количеством диапазонов в гиперспектральных данных.

    Значения входного пикселя могут быть цифровыми числами, значениями сияния TOA или значениями коэффициента отражения TOA. Чтобы преобразовать гиперкуб, содержащий цифровые числа к гиперкубу, содержащему сияние TOA или данные о коэффициенте отражения TOA, используйте dn2radiance или dn2reflectance функция, соответственно.

    ROI для вычисления плоского поля означает спектр в виде вектора с 4 элементами из положительных целых чисел формы [xmin ymin width height]. Вектор задает прямоугольный ROI в гиперспектральных данных. xmin и ymin является xy - координаты верхнего левого угла ROI. width и height являются шириной и высотой, соответственно, ROI, в пикселях

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Откорректированные гиперспектральные данные, возвращенные как hypercube объект или M-by-N-by-C числовой массив, сопоставимый с входными данными, inputData. Если входные данные в inputData имеет тип данных double, затем исправленные данные имеют также тип данных double. В противном случае исправленные данные имеют тип данных single.

    Ссылки

    [1] Робертс, D. A. Y. Ямагучи, и Р. Дж. П. Лайон. "Сравнение Различных Методов для Калибровки Данных о AIS". В Продолжениях Второго Бортового Семинара Анализа данных Спектрометра Обработки изображений, редактора Грегга Вейна и Александра Ф. Х. Гоеца, 21 - 30. Пасадена: Лаборатория реактивного движения, 1986.

    Смотрите также

    | | | | | |

    Введенный в R2020b

    Документация Image Processing Toolbox

    Поддержка

    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте