matlab对Landsat8穗帽变换

Matlab提供了对Landsat8进行土地覆盖分类的工具箱，其中包括了进行穗帽变换的函数。下面是一个简单的Landsat8穗帽变换的示例代码：

% 读取Landsat8数据
filename = 'LC08_L1TP_123032_20190831_20190917_01_T1_B4.TIF';
info = geotiffinfo(filename);
[A,R] = geotiffread(filename);

% 进行穗帽变换
A = double(A);
A = A/10000;
A = log(1+A);
B = imfilter(A,fspecial('average',[11 11]),'replicate');
C = A-B;

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(A,[]);
title('Raw Image');
subplot(1,2,2);
imshow(C,[]);
title('Top Hat Transform');

在这个示例中，我们首先读取了一张Landsat8的红波段图像，并将其转换为双精度类型。然后我们将其归一化并进行对数变换，以增强高亮度区域的对比度。接着，我们使用imfilter函数对数据进行穗帽变换，其中使用了一个11x11的平均滤波器。最后，我们将原始图像和穗帽变换后的图像进行比较并显示结果。

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matlab对Landsat8穗帽变换并输出三个分量的代码示例

下面是一个 Matlab 的代码示例，用于执行 Landsat8 的穗帽变换，并输出三个分量：

% 读取Landsat8数据
filename = 'LC08_L1TP_123032_20190831_20190917_01_T1_B4.TIF';
info = geotiffinfo(filename);
[A,R] = geotiffread(filename);

% 进行穗帽变换
A = double(A);
A = A/10000;
A = log(1+A);
B = imtophat(A, strel('disk', 15));

% 输出三个分量
C1 = A - B;
C2 = B;
C3 = A + B;

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(A,[]);
title('Raw Image');
subplot(2,2,2);
imshow(B,[]);
title('Top Hat Transform');
subplot(2,2,3);
imshow(C1,[]);
title('Component 1');
subplot(2,2,4);
imshow(C2,[]);
title('Component 2');

在这个示例中，我们首先读取了一张 Landsat8 红波段图像，并将其转换为双精度类型。然后我们将其归一化并进行对数变换，以增强高亮度区域的对比度。接着，我们使用 imtophat 函数对数据进行穗帽变换，并将其输出为 B。

最后，我们根据穗帽变换后的图像 B，计算出三个分量：C1 = A - B，C2 = B 和 C3 = A + B。最后，我们将这三个分量显示出来，以便进行进一步分析和处理。

matlab对Landsat8穗帽变换输出亮度、绿度、湿度三个分量

下面是一个 Matlab 的代码示例，用于执行 Landsat8 的穗帽变换，并输出亮度、绿度、湿度三个分量：

% 读取Landsat8数据
filename = 'LC08_L1TP_123032_20190831_20190917_01_T1_B4.TIF';
info = geotiffinfo(filename);
[A,R] = geotiffread(filename);

% 进行穗帽变换
A = double(A);
A = A/10000;
A = log(1+A);
B = imtophat(A, strel('disk', 15));

% 输出亮度、绿度、湿度三个分量
L = 0.5*(A + B);
G = A - B;
H = 0.5*(A - B);

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(A,[]);
title('Raw Image');
subplot(2,2,2);
imshow(B,[]);
title('Top Hat Transform');
subplot(2,2,3);
imshow(L,[]);
title('Brightness Component');
subplot(2,2,4);
imshow(G,[]);
title('Greenness Component');
figure;
imshow(H,[]);
title('Wetness Component');

在这个示例中，我们首先读取了一张 Landsat8 红波段图像，并将其转换为双精度类型。然后我们将其归一化并进行对数变换，以增强高亮度区域的对比度。接着，我们使用 imtophat 函数对数据进行穗帽变换，并将其输出为 B。

最后，我们根据穗帽变换后的图像 B，计算出亮度、绿度、湿度三个分量：L = 0.5*(A + B)，G = A - B 和 H = 0.5*(A - B)。最后，我们将这三个分量显示出来，以便进行进一步分析和处理。