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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 다양한 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 뷰어초분광 데이터 시각화 (R2020a 이후)

함수

모두 확장

읽기와 쓰기

hypercubeRead hyperspectral data (R2020a 이후)
enviwriteWrite hyperspectral data to ENVI file format (R2020a 이후)
enviinfoRead metadata from ENVI header file (R2020a 이후)

대역 선택 및 대역 제거

selectBandsSelect most informative bands (R2020a 이후)
removeBandsRemove spectral bands from data cube (R2020a 이후)

ROI 선택

assignDataAssign new data to hyperspectral data cube (R2020a 이후)
cropDataCrop regions-of-interest (R2020a 이후)

색 변환

colorizeEstimate color image of hyperspectral data (R2020a 이후)
denoiseNGMeetDenoise hyperspectral images using non-local meets global approach (R2020b 이후)
sharpencnmfSharpen hyperspectral data using coupled nonnegative matrix factorization (CNMF) method (R2020b 이후)

복사 보정

dn2radianceConvert digital number to radiance (R2020b 이후)
dn2reflectanceConvert digital number to reflectance (R2020b 이후)
radiance2ReflectanceConvert radiance to reflectance (R2020b 이후)

대기 보정

correctOOBCorrect out-of-band effect using sensor spectral response (R2020b 이후)
empiricalLineEmpirical line calibration of hyperspectral data (R2020b 이후)
fastInScenePerform fast in-scene atmospheric correction (R2020b 이후)
flatFieldApply flat field correction to hyperspectral data cube (R2020b 이후)
iarrApply internal average relative reflectance (IARR) correction to hyperspectral data cube (R2020b 이후)
logResidualsApply log residual correction to hyperspectral data cube (R2020b 이후)
rrsCompute remote sensing reflectance (R2020b 이후)
subtractDarkPixelSubtract dark pixel value from hyperspectral data cube (R2020b 이후)
sharcPerform atmospheric correction using satellite hypercube atmospheric rapid correction (SHARC) (R2020b 이후)

스펙트럼 보정

smileMetricCompute spectral smile metrics of hyperspectral data (R2021a 이후)
reduceSmileReduce spectral smile effect in hyperspectral data cube (R2020b 이후)
hyperpcaPrincipal component analysis of hyperspectral data (R2020a 이후)
hypermnfMaximum noise fraction transform of hyperspectral data (R2020a 이후)
inverseProjectionReconstruct data cube from principal component bands (R2020a 이후)
ppiExtract endmember signatures using pixel purity index (R2020a 이후)
fippiExtract endmember signatures using fast iterative pixel purity index (R2020a 이후)
nfindrExtract endmember signatures using N-FINDR (R2020a 이후)
countEndmembersHFCFind number of endmembers (R2020a 이후)
estimateAbundanceLSEstimate abundance maps (R2020a 이후)
readEcostressSigRead data from ECOSTRESS spectral library (R2020a 이후)
samMeasure spectral similarity using spectral angle mapper (R2020a 이후)
sidMeasure spectral similarity using spectral information divergence (R2020a 이후)
jmsamMeasure spectral similarity using Jeffries Matusita-Spectral Angle Mapper method (R2020b 이후)
sidsamMeasure spectral similarity using spectral information divergence-spectral angle mapper hybrid method (R2020b 이후)
ns3Measure normalized spectral similarity score (R2020b 이후)
spectralMatchIdentify unknown regions or materials using spectral library (R2020a 이후)
spectralIndicesCompute hyperspectral indices (R2020b 이후)
customSpectralIndexCompute hyperspectral index using custom formula (R2023a 이후)
ndviNormalized difference vegetation index (R2020a 이후)
anomalyRXDetect anomalies using Reed-Xiaoli detector (R2020a 이후)
hyperSlic2-D superpixel oversegmentation of hyperspectral images (R2023b 이후)

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