ハイパースペクトル イメージ処理
Hyperspectral Imaging Library for Image Processing Toolbox™ は、ハイパースペクトル イメージおよびマルチスペクトル イメージを処理および可視化するための MATLAB® 関数とツールを提供します。
このライブラリの関数を使用して、ハイパースペクトル イメージング センサーおよびマルチスペクトル イメージング センサーを使用して取得した、さまざまなファイル形式のデータの読み取り、書き込み、および処理を行います。このライブラリは、NITF (National Imagery Transmission Format)、ENVI (Environment for Visualizing Images)、TIFF (Tagged Image File Format)、MTL (Metadata Text Extension)、HDF (Hierarchical Data Format)、および SAFE (Standard Archive Format for Europe) ファイル形式をサポートしています。
このライブラリは、バンド選択、ノイズ除去、ラジオメトリック補正と大気補正、次元削減、エンドメンバーの抽出、存在量マップの推定、スペクトル マッチング、異常検出、スペクトル インデックスの計算、およびセグメンテーションのための一連のアルゴリズムを提供します。
ハイパースペクトル ビューアー アプリを使用して、ハイパースペクトル データおよびマルチスペクトル データの読み取り、メタデータおよび地理空間情報の表示、個々のバンド イメージおよびそのヒストグラムの可視化、データ キューブ内のピクセルまたは領域のスペクトル プロットの作成、エンドメンバーのプロット、異なるカラー表現またはフォールス カラー表現の生成、スペクトル インデックスの計算、および結果のエクスポートを行うことができます。
ハイパースペクトル イメージおよびマルチスペクトル イメージの解析を実行するには、アドオン エクスプローラーから Hyperspectral Imaging Library for Image Processing Toolbox をダウンロードします。アドオンのダウンロードの詳細については、アドオンの入手と管理を参照してください。
アプリ
| ハイパースペクトル ビューアー | ハイパースペクトル データの可視化 |
関数
トピック
開始
- Get Started with Hyperspectral Image Processing
Basics of hyperspectral image processing. - Analyze Hyperspectral and Multispectral Images
Describes approaches to hyperspectral and multispectral imaging. - Explore Hyperspectral and Multispectral Data in the Hyperspectral Viewer
This example shows how to explore hyperspectral and multispectral data using the ハイパースペクトル ビューアー app. Using the capabilities of the app, you can view the individual bands of a spectral data set as grayscale images. You can also view color composite representations of the data set as RGB, color infrared (CIR), and false-color images. You can also visualize spectral indices of the data. In addition to exploring these visual representations of the spatial dimensions of the data, you can create plots of individual points or small regions of the data along the spectral dimension. These plots, called spectral profiles, can identify elements in the spectral data. - Process Large Hyperspectral and Multispectral Images
This example shows how to process small regions of large hyperspectral and multispectral images. - Hyperspectral and Multispectral Data Correction
Describes radiometric calibration, atmospheric correction, and spectral correction. - Spectral Matching and Target Detection Techniques
Techniques for target detection and spectral matching. - Spectral Indices
Describes spectral indices. - Support for Singleton Dimensions
Analysis of 1-D and 2-D spectral data using singleton hypercube.
分類
- ライブラリ シグネチャと SAM を使用したハイパースペクトル イメージの分類
スペクトル角マッパー (SAM) 分類アルゴリズムを使用して、ハイパースペクトル イメージ内のピクセルを分類する。 - 深層学習を使用したハイパースペクトル イメージの分類
この例では、カスタム スペクトル畳み込みニューラル ネットワーク (CSCNN) を使用してハイパースペクトル イメージの分類を行う方法を説明します。 - サポート ベクター マシン分類器を使用したハイパースペクトル イメージの分類
この例では、サポート ベクター マシン (SVM) 分類器を使用してハイパースペクトル イメージの分類を実行する方法を示します。
領域の識別
- スペクトル シグネチャ マッチングを使用したターゲットの検出
スペクトル マッチング法を使用して、ハイパースペクトル イメージ内の既知のターゲットを検出する。 - Identify Vegetation Regions Using Interactive NDVI Thresholding
Identify the types of vegetations regions in a hyperspectral image through interactive thresholding of a normalized difference vegetation index (NDVI) map. - Find Regions in Spatially Referenced Multispectral Image
This example shows how to identify water and vegetation regions in a Landsat 8 multispectral image and spatially reference the image.
デジタル ツイン
- Generate RoadRunner Scene Using Aerial Hyperspectral and Lidar Data (Automated Driving Toolbox)
Generate RoadRunner scene from aerial hyperspectral and lidar data.
セグメンテーション
- Interactively Segment Hyperspectral Image Using Segment Anything Model
This example shows how to interactively preprocess and segment a hyperspectral image using the Segment Anything Model (SAM). (R2025a 以降)










