把他们整合为一个完整的代码
时间: 2024-10-08 09:01:36 浏览: 15
当然,这里是一个整合上述所有步骤的完整MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取二进制文件
fileID = fopen('image.bin', 'rb');
imageData = fread(fileID, inf, '*uchar');
fclose(fileID);
% 拉伸显示原始图像
stretchedImage = imadjust(imageData);
figure;
imshow(stretchedImage);
% 计算NDVI并保存ENVI格式
% 假设红光在'redData',近红外光在'nirData'
nir = redData + eps;
ndvi = (nir - redData) ./ (nir + redData);
ndvi = double(ndvi); % 转换为双精度以便后续操作
% 获取ENVI模板头信息
headerStruct = readEnviHeader('example.envi');
% 更新头信息并将NDVI保存
headerStruct.ImageData = ndvi;
headerStruct.Bands = 1; % NDVI只有一层
headerStruct.DataType = 6; % Double precision
headerStruct.Description = 'Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)';
writeEnviHeader('ndvi.envi', headerStruct);
fid = fopen('ndvi.envi', 'wb');
fwrite(fid, double(uint8(255 * ndvi)), 'double'); % 写入二进制数据
fclose(fid);
% 主成分变换
imageMatrix = reshape(imageData, [], 1);
[coeffs, score] = pca(imageMatrix);
reducedImage = score(:, 1:2); % 只保留前两个主分量
figure;
imshow(reducedImage, []);
% 处理相关问题
% 1. 如果文件不存在,fopen会抛出异常,需添加try-catch捕获
% 2. PCA的主要目的是降低维度和找出数据的关键特征
% 3. 保存NDVI时,确保转换后的数值范围在0-1之间,避免溢出或精度丢失
```
请确保你的`redData`和`nirData`已经准备好了,并且你有对应的ENVI模板头文件`example.envi`。