Matlab中Hyperspectral Viewei使用步骤_hypercube matlab 扩展

       展示如何使用hyperspectral Viewer应用程序来探索高光谱数据。使用该应用程序的功能，您可以以灰度图像的形式查看高光谱数据集的各个波段。您还可以将数据集的颜色复合表示形式查看为RGB、彩色红外(CIR)和伪彩色图像。除了探索数据空间维的这些可视化表示外，还可以沿着单个点或数据的一小部分区域创建光谱曲线，可以识别高光谱中的元素。

第一步：加载高光谱数据到matlab的工作区

hcube = hypercube('jasperRidge2_R198.img');  %单引号里用你自己数据的路径地址代替

这个命令在工作空间中创建一个名为hcube的超立方体对象。hcube对象包含100 * 100 * 198的高光谱数据立方体。

第二部步：在高光谱查看器中查看高光谱数据

打开Hyperspectral Viewer 。首先，单击MATLAB工具条上的Apps选项卡。然后，在Image Processing and Computer Vision，点击Hyperspectral Viewer。

打开应用程序，将高光谱数据加载到应用程序中。步骤：在应用程序工具条中，单击Import ，选择Hypercube Object。选择加载到工作区中的超立方体对象hcube。（你也可以在第一步后，打开Hyperspectral Viewer后，命令行窗口使用命令:hyperspectralViewer(hcube)）

 

 Bands波段窗格将高光谱数据的波段显示为一叠灰度图像。

第二个窗格包含高光谱数据的颜色复合表示，默认情况下显示False color选项卡

第三步：调整光谱波段

使用窗格底部的滑块浏览图像

 根据需要，利用工具栏中的Adjust Constrast调整波段图像的对比度

第四步：高光谱数据的颜色表示

4.1.为了创建这些彩色图像，Hyperspectral Viewer自动选择高光谱数据集中的三个波段用于彩色图像的红色、绿色和蓝色通道。该应用程序支持三种类型的颜色复合渲染:假色，RGB和彩色红外(CIR)。它可以用来查看所有的彩色合成图像，因为每个图像使用不同的波段，并可以突出不同的光谱细节，从而增加数据的可解释性。

可在Spectral Plot用鼠标调整伪彩色组成的波段。

4.2 真彩图

 4.3 CIR彩图

为了创建CIR彩色合成图像，应用程序选择了红色、绿色和近红外波长。近红外波长比红色稍长，它们在人眼可见的范围之外。

 第五步：创建某一区域或像素点的光谱曲线

您可以绘制单个像素或10 × 10像素的正方形区域。使用“邻居大小”滑块来指定区域大小。当你选择一个区域时，应用程序会在绘制数据时使用该区域内所有像素的平均值。绘制一个区域，而不是单个像素，可以平滑光谱轮廓。

在应用程序工具条上单击Add Spectral Plot，将光标移动到图形上，然后单击以选择该点或区域。您选择使用哪种可视化方式都可以（取决于你自己）。当你做出选择时，应用程序会在所有可视化的位置上放置一个点图标。要选择其他点，单击Add Spectral Plot并重复该过程。要删除一个点，右键单击该点，从弹出菜单中选择 Delete Point 。要删除所有选中的点，单击应用程序工具条上的Clear All。