matlab将高光谱数据I256_8bit.mat的uint8图像转为double类型,提取实验二目标点信息记为S1,并以此作为标准光谱。随机选取十个光谱曲线,计算它们和标准光谱的光谱角度Sam以及光谱信息散度Sid
时间: 2023-12-10 14:39:30 浏览: 21
好的,这里给出matlab代码实现。
```matlab
% 读取高光谱数据
load('I256_8bit.mat');
img = double(img);
% 提取实验二目标点信息
S1 = squeeze(img(116,48,:));
% 随机选取十个光谱曲线
randIdx = randperm(size(img,1)*size(img,2),10);
spectrums = zeros(length(randIdx), size(img,3));
for i=1:length(randIdx)
[r, c] = ind2sub([size(img,1), size(img,2)], randIdx(i));
spectrums(i,:) = squeeze(img(r,c,:));
end
% 计算光谱角度和光谱信息散度
Sam = zeros(length(randIdx),1);
Sid = zeros(length(randIdx),1);
for i=1:length(randIdx)
si = spectrums(i,:);
Sam(i) = acos(dot(S1, si)/(norm(S1)*norm(si)));
Sid(i) = sqrt(sum((si-S1).^2)/(size(img,3)-1));
end
```
其中,我们使用 `squeeze` 函数将三维数据转换为二维数据,然后使用 `dot` 函数和 `norm` 函数计算向量的点积和模长。最后,我们计算光谱角度和光谱信息散度。
相关问题
load('mnist_uint8.mat');
这行代码是用于加载MNIST手写数字数据集的MATLAB文件。该文件包含了4个变量:
- `train_x`:训练集图像数据,大小为 60000 x 784,即60000个28x28的灰度图像,每个图像被展开成了一个大小为784的行向量。
- `train_y`:训练集标签数据,大小为 60000 x 1,即60000个图像的数字标签。
- `test_x`:测试集图像数据,大小为 10000 x 784,即10000个28x28的灰度图像,每个图像被展开成了一个大小为784的行向量。
- `test_y`:测试集标签数据,大小为 10000 x 1,即10000个图像的数字标签。
这个数据集是一个非常流行的手写数字分类数据集,可用于训练和测试机器学习算法,例如分类器和神经网络。
matlab中uint8转换为double类型怎么实现
在 MATLAB 中,可以使用 `double` 函数将 `uint8` 类型的图像转换为 `double` 类型。`double` 函数会将输入的 `uint8` 数据类型的图像转换为 `double` 类型,并将像素值归一化到 `0-1` 的范围内。
以下是将 `uint8` 类型的图像 `I` 转换为 `double` 类型的示例代码:
```matlab
% 读取 uint8 类型的图像
I_uint8 = imread('image.jpg');
% 将 uint8 类型的图像转换为 double 类型
I_double = double(I_uint8) / 255;
% 显示结果
imshow(I_double);
```
在上述代码中,将 `I_uint8` 转换为 `double` 类型后,用 `255` 将像素值归一化到 `0-1` 的范围内,然后再将结果保存在 `I_double` 中。最后,使用 `imshow` 函数显示转换后的图像。