113×113unit怎么换成113×113double

时间: 2023-08-16 17:04:29 浏览: 34
在 MATLAB 中,可以使用 `double()` 函数将 `unit` 类型转换为 `double` 类型。因此,对于一个大小为 113×113 的 `unit` 类型的矩阵,可以使用以下代码将其转换为 `double` 类型: ``` A_double = double(A); ``` 其中,`A` 是 `unit` 类型的矩阵,`A_double` 是将 `A` 转换为 `double` 类型后得到的矩阵。
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113×113unit图像怎么换成double

在 MATLAB 中,可以使用 `im2double` 函数将 `unit8` 类型的图像转换为 `double` 类型。因此,对于一个大小为 113×113 的 `unit8` 类型的图像,可以使用以下代码将其转换为 `double` 类型的图像: ``` I_double = im2double(I); ``` 其中,`I` 是 `unit8` 类型的图像,`I_double` 是将 `I` 转换为 `double` 类型后得到的图像。注意,这里使用 `im2double` 函数将 `unit8` 类型的像素值转换到 0 到 1 之间的 double 类型像素值。如果你需要将像素值转换到其他范围,可以使用 `imadjust` 函数进行调整。

113×113unit图像换成double后变成了113×113×3

如果一个 `unit8` 类型的图像是彩色图像(RGB格式),那么将它转换为 `double` 类型后,得到的图像将会是一个大小为 113×113×3 的矩阵,其中最后一个维度表示图像的通道数(R、G、B)。这是因为在 MATLAB 中,彩色图像的每个像素都由三个 `unit8` 类型的值(即 R、G、B 三个通道)组成。 如果你只需要使用其中一个通道的像素值,可以使用以下代码将彩色图像转换为灰度图像: ``` I_gray = rgb2gray(I_double); ``` 其中,`I_double` 是大小为 113×113×3 的 `double` 类型的彩色图像,`I_gray` 是将 `I_double` 转换为灰度图像后得到的大小为 113×113 的 `double` 类型的图像。

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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

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