data = multibandread("quickbird-roi",[lines,samples,4],precision,0,interleave,'ieee-le',{[1 1],[1 1],samples,lines}); figure;imshow(data);哪里错了

时间: 2023-07-31 13:12:44 浏览: 93
根据您提供的信息,我无法确定代码哪里出错了。但是,我可以提供一些可能有用的建议和调试步骤,以帮助您找出问题所在: 1. 确保您的文件路径和文件名正确,并且文件存在于该位置。例如,如果您的文件名是"quickbird-roi.tif",则应该将函数multibandread中的第一个参数更改为"quickbird-roi.tif"。 2. 确保您的变量lines和samples已经定义,并且具有正确的值。您可以使用MATLAB的size函数检查读取的图像大小是否正确。例如,如果您的图像大小为512x512,则应该将变量lines和samples设置为512。 3. 确保您的变量precision和interleave已经定义,并且具有正确的值。例如,如果您的文件是IEEE格式的,并且像素类型为uint8,则应将变量precision设置为'uint8',将变量interleave设置为'bsq'。 4. 您可以尝试在命令窗口中逐个执行代码行,以查看哪一行出错。在执行代码之前,可以将光标放在该行上,并使用F9键设置断点。然后,当您执行代码时,MATLAB会在该行上停止,以便您可以检查变量的值和执行信息。 5. 如果问题仍未解决,您可以尝试在imshow函数中指定要显示的波段。例如,如果您想显示第三个波段,则可以使用以下代码: ```matlab imshow(data(:,:,3), []); ``` 希望这些建议可以帮助您找到问题所在!
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优化这段代码imgfilename1='C:\Users\86182\Desktop\tif\QB2013.dat'; imgfilename2='C:\Users\86182\Desktop\tif\SV2018.dat'; fid1=fopen(imgfilename1,'r'); data=multibandread(imgfilename1,[1989,2126,4],'int16',0,'bsq','ieee-le');%lines,samples,bands data=double(data); B1=data(:,:,1); G1=data(:,:,2); R1=data(:,:,3); C1=data(:,:,4); data=cat(4,B1,C1,R1,G1); %数值转换为0-255的整型用于显示 data_unit8=data; for k=1:4 min_val=min(data(:,:,k)); max_val=max(data(:,:,k)); for i=1:1989 for j=1:2126 data_unit8(i,j,k)=uint8((data_unit8(i,j,k)-min_val)/(max_val-min_val)*255); end end end data_show=data; for k=1:4 min_val=min(data(:,:,k)); max_val=max(data(:,:,k)); for i=1:1989 for j=1:2126 data_show(i,j,k)=uint8((data_show(i,j,k)-min_val)/(max_val-min_val)*255); end end end %432波段显示 im1=data_show(:,:,2:4); im1=uint8(im1); figure(1) imshow(im1,[min(im1(:)),max(im1(:))]) title('Quickbird影像432波段显示'); im2=data_show(:,:,2:4); im2=uint8(im2); figure(2) imshow(im2,[min(im2(:)),max(im2(:))]) title('高景影像432波段显示');

首先,可以将数值转换为0-255的整型用于显示的代码部分优化为: ``` data_unit8 = uint8((data-min(data(:))) / (max(data(:))-min(data(:))) * 255); ``` 这样可以避免使用循环,提高代码运行效率。 其次,可以将432波段显示的代码部分进行优化,避免重复代码。可以将im1和im2的定义整合到一起,并且将imshow和title函数的部分封装成一个函数,避免重复代码。具体代码如下: ``` im = data_show(:,:,2:4); im = uint8(im); show_image(im, 'Quickbird影像432波段显示', 1); show_image(im, '高景影像432波段显示', 2); function show_image(im, title_str, fig_num) figure(fig_num); imshow(im, [min(im(:)), max(im(:))]); title(title_str); end ``` 这样可以使代码更简洁、易读,同时提高运行效率。

优化这段代码% 读取第一组数据 imgfilename1 = 'C:\Users\86182\Desktop\tif\QB2013.dat'; data1 = read_data(imgfilename1); % 读取第二组数据 imgfilename2 = 'C:\Users\86182\Desktop\tif\SV2018.dat'; data2 = read_data(imgfilename2); % 显示Quickbird影像 im1 = data1(:, :, 2:4); im1 = uint8(im1); show_image(im1, 'Quickbird影像432波段显示', 1); % 显示高景影像 im2 = data2(:, :, 2:4); im2 = uint8(im2); show_image(im2, '高景影像432波段显示', 2); %NDVI计算结果图 X1=data1; im3=ndvi(X1); show_image(im3, '2013年(QB)NDVI专题图', 3); X2=data2; im4=ndvi(X2); show_image(im4, '2018年(SV)NDVI专题图', 4); function data = read_data(filename) %读取数据 data = multibandread(filename, [1989, 2126, 4], 'int16', 0, 'bsq', 'ieee-le', { 'Band', 'Direct', [1 4 3 2]}); %lines,samples,bands,hdr文件里查看 % 调整波段排列 %B=data(:,:,1); %G=data(:,:,2); %R=data(:,:,3); %C=data(:,:,4); %data=cat(4,B,C,R,G); % 将数据转换为0-255的整型用于显示 data_unit8 = uint8(data); for k = 1:4 data_k = double(data(:, :, k)); min_val = min(data_k, [], 'all'); max_val = max(data_k, [], 'all'); data_unit8(:, :, k) = uint8((data_k - min_val) / (max_val - min_val) * 255); end % 返回处理后的数据 data = data_unit8; end %ndvi计算 function data_ndvi(X) NIR = double(X(:,:,2));%近红外光谮带 red = double(X(:,:,3));%可见光红色光谱带 data_ndvi(:, :, k)=ndvi((NIR - red) ./ (NIR + red));%归一化 X=data_ndvi; end % 影像显示 function show_image(im, title_str, fig_num) figure(fig_num); imshow(im, [min(im(:)), max(im(:))]); title(title_str); end

该段代码可以进行一些优化: 1. 将读取数据和显示影像的功能分别封装成两个函数,方便代码的管理和维护; 2. 对于NDVI计算函数,需要修改为返回处理后的数据,这样才能在后面进行显示。 修改后的代码如下: ```matlab % 读取数据 imgfilename1 = 'C:\Users\86182\Desktop\tif\QB2013.dat'; data1 = read_data(imgfilename1); imgfilename2 = 'C:\Users\86182\Desktop\tif\SV2018.dat'; data2 = read_data(imgfilename2); % 显示影像 show_image(data1(:, :, 2:4), 'Quickbird影像432波段显示', 1); show_image(data2(:, :, 2:4), '高景影像432波段显示', 2); % NDVI计算 im3 = ndvi(data1); im4 = ndvi(data2); % 显示NDVI专题图 show_image(im3, '2013年(QB)NDVI专题图', 3); show_image(im4, '2018年(SV)NDVI专题图', 4); % 读取数据函数 function data = read_data(filename) % 读取数据 data = multibandread(filename, [1989, 2126, 4], 'int16', 0, 'bsq', 'ieee-le', { 'Band', 'Direct', [1 4 3 2]}); % 调整波段排列 data(:, :, [1, 2, 3, 4]) = data(:, :, [4, 3, 2, 1]); % 将数据转换为0-255的整型用于显示 data = uint8(rescale(data, 0, 255)); end % NDVI计算函数 function data_ndvi = ndvi(data) NIR = double(data(:, :, 4)); % 近红外光谮带 red = double(data(:, :, 3)); % 可见光红色光谱带 data_ndvi = (NIR - red) ./ (NIR + red); % 归一化 end % 影像显示函数 function show_image(im, title_str, fig_num) figure(fig_num); imshow(im, []); title(title_str); end ```
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