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
时间: 2024-03-09 07:44:51 浏览: 28
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:
```matlab
% 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:
```matlab
% 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:
```matlab
% 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。
相关问题
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:
```matlab
% 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。
为计算方便,按照图3所示,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(1)Fi=Ri/sum(Li/n)所示计算该波段的辐射定标系数。 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。
为了计算每个波段的辐射定标系数,你需要首先计算出标定版影像中灰度为255的区域在每个波段上的平均值,然后使用这些值以及标准反射率来计算辐射定标系数。以下是一个示例代码:
```matlab
% 读取标定版影像和掩模影像
cal_im = imread('calibration_image.tif');
mask_im = imread('mask_image.tif');
% 获取影像尺寸和波段数
[height, width, num_bands] = size(cal_im);
% 初始化Ri和Li数组
Ri = zeros(1, num_bands);
Li = zeros(height, width, num_bands);
% 计算Li数组
for i = 1:num_bands
band = cal_im(:,:,i);
corrected_band = band * radiance_factors(i); % 根据之前的问题,这里假设已经计算了辐射校正系数
Li(:,:,i) = corrected_band;
end
% 计算掩模中灰度为255的像素位置
[rows, cols] = find(mask_im == 255);
n = length(rows);
% 计算每个波段的Ri值
for i = 1:num_bands
% 计算灰度为255的像素平均值
values = Li(rows,cols,i);
avg_value = mean(values);
% 计算Ri值
Ri(i) = rho(i) * avg_value;
end
% 计算辐射定标系数
Li_n = Li./sum(Li, 3);
sum_Li_n = sum(Li_n, [1,2]);
Fi = Ri./sum_Li_n;
% 输出结果
disp('辐射定标系数如下:');
disp(Fi);
```
在上面的代码中,我们首先使用`imread`函数读取标定版影像和掩模影像,并使用`size`函数获取影像的尺寸和波段数。然后,我们初始化了`Ri`和`Li`数组,并使用一个循环遍历每个波段计算了`Li`的值。接着,我们使用`find`函数计算掩模中灰度为255的像素位置,并计算每个波段的`Ri`值。最后,我们使用`Li/n`和`sum`函数计算了`sum(Li/n)`的值,并使用`Ri`和`sum(Li/n)`计算了每个波段的辐射定标系数。请注意,在计算`Ri`和`Fi`的值时,我们使用了标准反射率`rho`,你需要根据你的实际情况修改`rho`的值。
请注意,上述代码仅仅是一个示例,实际情况下你需要根据你的需求进行修改,例如,你需要根据你的实际情况确定`Ri`和`Li`的计算方式,以及确定标准反射率`rho`的值。