matlab将高光谱数据I256_8bit.mat的uint8图像转为double类型,提取实验二目标点信息记为S1,并以此作为标准光谱。随机选取十个光谱曲线,计算它们和标准光谱的光谱角度Sam以及光谱信息散度Sid
时间: 2023-12-10 14:40:02 浏览: 23
好的,可以使用以下代码实现你的需求:
```matlab
% 读取数据
load('I256_8bit.mat');
img = double(I);
% 将图像转为double类型
img_double = double(img);
% 提取实验二目标点信息
S1 = img_double(82, 67, :);
S1 = squeeze(S1);
% 随机选取十个光谱曲线
rand_idx = randperm(size(img_double, 1)*size(img_double, 2), 10);
spectra = img_double(rand_idx, :);
spectra = squeeze(spectra)';
% 计算光谱角度Sam
Sam = acosd(sum(S1.*spectra, 2)./(norm(S1).*vecnorm(spectra, 2, 2)));
% 计算光谱信息散度Sid
mean_spectra = mean(spectra, 2);
Sid = sqrt(mean(sum((spectra-mean_spectra).^2, 2)));
```
其中,`vecnorm`是用于计算每个光谱曲线的 L2 范数,`squeeze`用于去除多余的维度。计算出的 `Sam` 和 `Sid` 可以根据具体需求进行进一步处理或输出。
相关问题
load('mnist_uint8.mat');
这行代码是用于加载MNIST手写数字数据集的MATLAB文件。该文件包含了4个变量:
- `train_x`:训练集图像数据,大小为 60000 x 784,即60000个28x28的灰度图像,每个图像被展开成了一个大小为784的行向量。
- `train_y`:训练集标签数据,大小为 60000 x 1,即60000个图像的数字标签。
- `test_x`:测试集图像数据,大小为 10000 x 784,即10000个28x28的灰度图像,每个图像被展开成了一个大小为784的行向量。
- `test_y`:测试集标签数据,大小为 10000 x 1,即10000个图像的数字标签。
这个数据集是一个非常流行的手写数字分类数据集,可用于训练和测试机器学习算法,例如分类器和神经网络。
matlab中uint8转换为double类型怎么实现
在 MATLAB 中,可以使用 `double` 函数将 `uint8` 类型的图像转换为 `double` 类型。`double` 函数会将输入的 `uint8` 数据类型的图像转换为 `double` 类型,并将像素值归一化到 `0-1` 的范围内。
以下是将 `uint8` 类型的图像 `I` 转换为 `double` 类型的示例代码:
```matlab
% 读取 uint8 类型的图像
I_uint8 = imread('image.jpg');
% 将 uint8 类型的图像转换为 double 类型
I_double = double(I_uint8) / 255;
% 显示结果
imshow(I_double);
```
在上述代码中,将 `I_uint8` 转换为 `double` 类型后,用 `255` 将像素值归一化到 `0-1` 的范围内,然后再将结果保存在 `I_double` 中。最后,使用 `imshow` 函数显示转换后的图像。