micasense相机辐射校正代码MATLAB

Micasense相机的辐射校正需要根据相机的光谱响应、辐射源的光谱分布以及辐射源的辐射强度等因素进行计算。以下是一个基于MATLAB的Micasense相机辐射校正代码示例：

% 读取RAW图像
raw = imread('raw_image.tif');

% 读取辐射源光谱数据
spectral_data = load('radiation_source_spectral_data.txt'); % 格式：波长（nm） 光谱数据
spectral_data(:, 2) = spectral_data(:, 2) / max(spectral_data(:, 2)); % 归一化

% 读取相机光谱响应数据
response_data = load('camera_response_data.txt'); % 格式：波长（nm） 响应值
response_data(:, 2) = response_data(:, 2) / max(response_data(:, 2)); % 归一化

% 读取辐射源辐射强度数据
radiance_data = load('radiation_source_radiance_data.txt'); % 格式：波长（nm） 辐射强度

% 计算辐射源的辐射强度
radiance_data(:, 2) = radiance_data(:, 2) .* spectral_data(:, 2); % 光谱分布乘上光谱数据
radiance_data(:, 2) = radiance_data(:, 2) / max(radiance_data(:, 2)); % 归一化

% 计算标准化光谱响应
standard_response = response_data(:, 2) .* spectral_data(:, 2); % 光谱分布乘上响应值
standard_response = standard_response / max(standard_response); % 归一化

% 计算辐射校正系数
radiance_sum = sum(radiance_data(:, 2) .* standard_response); % 辐射源的辐射强度与标准化响应的积分
raw_sum = sum(raw(:)); % RAW图像的像素值总和
radiance_factor = radiance_sum / raw_sum; % 辐射校正系数

% 辐射校正
radiance_image = double(raw) * radiance_factor;

% 输出辐射校正后的图像
imshow(radiance_image);

在上述代码中，需要准备三个文件：

1. `raw_image.tif`：Micasense相机拍摄的RAW图像；
2. `radiation_source_spectral_data.txt`：辐射源的光谱数据，格式为：波长（nm） 光谱数据；
3. `camera_response_data.txt`：相机的光谱响应数据，格式为：波长（nm） 响应值；
4. `radiation_source_radiance_data.txt`：辐射源的辐射强度数据，格式为：波长（nm） 辐射强度。

代码中，首先读取了RAW图像，以及辐射源的光谱数据、相机的光谱响应数据和辐射源的辐射强度数据。然后，通过乘上光谱分布和归一化，得到了标准化响应和归一化辐射强度。接着，计算辐射校正系数，即辐射源的辐射强度与标准化响应的积分除以RAW图像的像素值总和。最后，将RAW图像乘上辐射校正系数，得到辐射校正后的图像。