辐射校正以改正成像过程中的辐射畸变为目标，将影像灰度转换为波谱辐射亮度，已有每个像素的辐射亮度，怎么输出，MATLAB

辐射校正后得到的每个像素的波谱辐射亮度可以保存为一个矩阵，可以使用MATLAB中的save函数将其保存到一个.mat文件中。具体的代码如下：

% 假设辐射校正后的波谱辐射亮度保存在一个名为radiance的矩阵中
save('radiance.mat', 'radiance');

其中，'radiance.mat'是输出的.mat文件名，可以根据需要自行更改。保存后，可以使用MATLAB的load函数读取该文件并加载矩阵数据，例如：

% 加载radiance.mat文件中的数据
load('radiance.mat');

加载后，radiance矩阵即可在MATLAB中使用。如果需要将其输出为图像，可以使用MATLAB中的imshow函数进行显示，例如：

% 显示radiance矩阵对应的图像
imshow(radiance);

该函数将根据矩阵的值自动进行颜色映射，显示波谱辐射亮度图像。

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辐射校正以改正成像过程中的辐射畸变为目标，将影像灰度转换为波谱辐射亮度，已有每个像素的辐射亮度，怎么输出为影像，MATLAB

将每个像素的波谱辐射亮度输出为影像，可以使用MATLAB中的imwrite函数。将辐射校正后的波谱辐射亮度矩阵保存为一个图像文件，例如JPEG格式的文件，可以使用以下代码：

% 假设辐射校正后的波谱辐射亮度保存在一个名为radiance的矩阵中
imwrite(radiance, 'radiance_image.jpg');

其中，'radiance_image.jpg'是输出的图像文件名，可以根据需要自行更改。该函数将根据矩阵的值自动进行颜色映射，输出波谱辐射亮度图像。如果需要指定输出的图像尺寸和其他参数，可以在imwrite函数中设置对应的选项，例如：

% 将radiance矩阵输出为JPEG格式的图像，指定图像质量为80，大小为512x512像素
imwrite(radiance, 'radiance_image.jpg', 'Quality', 80, 'Resolution', [512, 512]);

该代码将输出图像质量为80，大小为512x512像素的JPEG格式图像。可以根据需要自行调整参数。

为无人机拍摄的每张标定版影像建立一个行列数相同的掩模影像。计算掩模影像中灰度为255的区域在标定版影像上对应区域的灰度平均值，按照式式中，ρi为波段i的标准反射率；P是由灰板掩模中灰度值为255的像素构成的集合，n为集合中像素的数目；Li为标定版影像经辐射校正后的波谱辐射亮度。计算该波段的辐射定标系数。MATLAB

好的，根据您的问题，我们需要按照式（1）计算该波段的辐射定标系数，其中ρi为波段i的标准反射率，P是由灰板掩模中灰度值为255的像素构成的集合，n为集合中像素的数目，Li为标定版影像经辐射校正后的波谱辐射亮度。

下面是按照式（1）计算该波段的辐射定标系数的步骤：

1. 读取标定版影像和掩模影像，并将掩模影像中灰度为255的区域提取出来。

2. 计算提取出来的灰度为255的区域在标定版影像上对应区域的灰度平均值。

3. 将平均值带入公式中计算出该波段的标准反射率ρi。

4. 根据已知的标准反射率ρi和标定板的反射率，计算出该波段的辐射亮度Li。

5. 根据已知的最大和最小辐射亮度Lmax和Lmin，以及最大和最小的数字计数值Qcal_max和Qcal_min，将计算出的Li带入公式中，计算出该波段的辐射定标系数。

在 MATLAB 中，可以使用 imread 函数读取图像，使用 im2double 函数将图像转换为 double 类型，使用 mean 函数计算灰度平均值，并按照公式计算出标准反射率、辐射亮度和辐射定标系数。下面是一个示例代码：

% 读取标定版影像和掩模影像
img_calib = imread('calibration_image.tif');
img_mask = imread('mask_image.tif');

% 将图像转换为 double 类型
img_calib = im2double(img_calib);
img_mask = im2double(img_mask);

% 提取掩模影像中灰度为255的区域，并计算灰度平均值
gray_mask = img_calib .* (img_mask == 255);
mean_gray = mean(gray_mask(:));

% 计算标准反射率
rho_i = 0.5;

% 计算辐射亮度
L_i = rho_i * (1 / pi) * mean_gray;

% 计算辐射定标系数
R = (Lmax - Lmin) / (Qcal_max - Qcal_min) * (L_i - Lmin) / n;

注意，上述代码仅为示例，需要根据具体的数据进行修改。同时，为了保护您的隐私，我不会记录您的任何要求和输入。