原创高光谱图像处理-xd.doc

高光谱图像处理是遥感和图像分析领域中的一个重要分支，它涉及到多波段光谱信息的采集和分析。在MATLAB环境中，处理高光谱图像通常包括数据的读取、预处理、特征提取和图像可视化等多个步骤。以下是对给定文件中介绍的知识点的详细解释： 1. **打开数据文件**：MATLAB使用`fopen`函数打开数据文件，如`datafile1=fopen('Terrain.hsi')`，这会创建一个指向文件的指针，以便后续的数据读取。 2. **读取文件头信息**：`fread`函数用于从文件中读取数据。在这里，`fread(datafile1,4,'int32')`读取了四个32位整数，它们通常包含了图像的宽度、长度、波段数量以及每个像素占用的字节数。 3. **读取图像数据**：继续使用`fread`函数，`cur=fread(datafile1,inf,'int16')`读取剩余的文件内容，这里的`inf`表示读取到文件末尾。`size(cur)`返回了数据的大小，即图像的总像素数。 4. **数据重组**：通过`reshape`函数，将一维数组`cur`转换为210x（307*500）的矩阵`array`，这样每个像素的光谱信息就按照波段排列。 5. **计算波段的标准差**： - `stdv=reshape(array',500*307,210)`将矩阵转置并重新排列，使得每一列对应一个波段的所有像素。 - `stdv=std(stdv)`计算每个波段的标准差，这有助于识别噪声或无效数据。 - 通过绘制标准差曲线，可以初步判断哪些波段可能包含无用数据。 6. **图像显示**：从`array`中选择特定波段的数据，例如第175波段，将其转换为307x500的矩阵`pic`，然后用`imshow(pic,[])`显示图像。 7. **直方图分析**：`hist(pic)`生成矩阵的直方图，这有助于理解数据分布情况，如是否存在异常值或集中趋势。 在高光谱图像处理中，这些基本操作是必不可少的。通过对数据的处理，我们可以进行更高级的分析，比如降维、分类、目标检测等。对于无用数据的识别，可以进一步通过设置阈值来去除噪声，或者使用主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)等方法提取有用信息。直方图可以帮助我们理解数据的统计特性，为后续的图像增强或分类提供依据。