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초분광 영상 처리

초분광 데이터 가져오기 내보내기, 처리 및 시각화

Image Processing Toolbox™ Hyperspectral Imaging Library는 초분광 영상 처리 및 시각화를 위한 MATLAB® 함수와 툴을 제공합니다.

이 라이브러리의 함수를 사용하면 초분광 영상 센서를 사용하여 다양한 파일 형식으로 캡처된 초분광 데이터를 읽고, 쓰고, 처리할 수 있습니다. 라이브러리는 NITF(National Imagery Transmission Format ), ENVI(Environment for Visualizing Images), TIFF(Tagged Image File Format) 및 MTL(Metadata Text Extension) 파일 형식을 지원합니다.

이 라이브러리는 엔드멤버 추출, 구성 비율 맵(abundance map) 추정, 복사 보정 및 대기 보정, 차원 축소, 대역 선택, 스펙트럼 매칭 및 이상 감지를 위한 알고리즘을 제공합니다.

초분광 뷰어 앱을 사용하여 초분광 데이터를 읽어 들이고, 개별 대역 영상과 그 히스토그램을 시각화하고, 초분광 데이터 큐브의 픽셀 또는 영역에 대해 스펙트럼 플롯을 만들고, 초분광 영상의 색상 또는 가색상(false color) 표현을 생성하고, 메타데이터를 표시할 수 있습니다.

초분광 영상 분석을 수행하려면 애드온 탐색기에서 Image Processing Toolbox Hyperspectral Imaging Library를 다운로드하십시오. 애드온 다운로드에 대한 자세한 내용은 애드온을 받고 관리하기를 참조하십시오.

초분광 뷰어Visualize hyperspectral data

함수

모두 확장

읽기와 쓰기

hypercubeRead hyperspectral data
enviwriteWrite hyperspectral data to ENVI file format
enviinfoRead metadata from ENVI header file

대역 선택 및 대역 제거

selectBandsSelect most informative bands
removeBandsRemove spectral bands from data cube

ROI 선택

assignDataAssign new data to hyperspectral data cube
cropDataCrop regions-of-interest

색 변환

colorizeEstimate color image of hyperspectral data
denoiseNGMeetDenoise hyperspectral images using non-local meets global approach
sharpencnmfSharpen hyperspectral data using coupled nonnegative matrix factorization (CNMF) method

복사 보정

dn2radianceConvert digital number to radiance
dn2reflectanceConvert digital number to reflectance
radiance2ReflectanceConvert radiance to reflectance

대기 보정

correctOOBCorrect out-of-band effect using sensor spectral response
empiricalLineEmpirical line calibration of hyperspectral data
fastInscenePerform fast in-scene atmospheric correction
flatFieldApply flat field correction to hyperspectral data cube
iarrApply internal average relative reflectance (IARR) correction to hyperspectral data cube
logResidualsApply log residual correction to hyperspectral data cube
rrsCompute remote sensing reflectance
subtractDarkPixelSubtract dark pixel value from hyperspectral data cube
sharcPerform atmospheric correction using satellite hypercube atmospheric rapid correction (SHARC)

스펙트럼 보정

reduceSmileReduce spectral smile effect in hyperspectral data cube
hyperpcaPrincipal component analysis of hyperspectral data
hypermnfMaximum noise fraction transform of hyperspectral data
inverseProjectionReconstruct data cube from principal component bands
ppiExtract endmember signatures using pixel purity index
fippiExtract endmember signatures using fast iterative pixel purity index
nfindrExtract endmember signatures using N-FINDR
countEndmembersHFCFind number of endmembers
estimateAbundanceLSEstimate abundance maps
readEcostressSigRead data from ECOSTRESS spectral library
samMeasure spectral similarity using spectral angle mapper
sidMeasure spectral similarity using spectral information divergence
jmsamMeasure spectral similarity using Jeffries Matusita-Spectral Angle Mapper method
sidsamMeasure spectral similarity using spectral information divergence-spectral angle mapper hybrid method
ns3Measure normalized spectral similarity score
spectralMatchIdentify unknown regions or materials using spectral library
spectralIndicesCompute hyperspectral indices
ndviNormalized vegetation index
anomalyRXDetect anomalies using Reed-Xiaoli detector

도움말 항목

Getting Started with Hyperspectral Image Processing

Basics of hyperspectral image processing.

Explore Hyperspectral Data in the Hyperspectral Viewer

This example shows how to explore hyperspectral data using the Hyperspectral Viewer app.

Hyperspectral Data Correction

Describes radiometric calibration and atmospheric correction.

추천 예제