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ハイパースペクトル イメージ処理

ハイパースペクトル データのインポート、エクスポート、処理および可視化

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

すべて展開する

読み取りと書き込み

hypercubeRead hyperspectral data
imhypercubeRead hyperspectral image (R2025a 以降)
geohypercubeRead hyperspectral image with geospatial information (R2025a 以降)
multicubeRead multispectral data (R2025a 以降)
immulticubeRead multispectral image (R2025a 以降)
geomulticubeRead multispectral image with geospatial information (R2025a 以降)
enviwriteENVI ファイル形式へのハイパースペクトル データの書き込み
enviinfoENVI ヘッダー ファイルからのメタデータの読み取り
gatherRead data cube of spectral image into workspace (R2025a 以降)

ROI の選択

assignDataAssign new data to spectral image data cube
cropDataCrop regions-of-interest of spectral image

バンドの選択、削除、および再サンプリング

selectBandsSelect bands from spectral image
removeBandsRemove spectral bands from spectral image
resampleBandsResample multispectral data (R2025a 以降)

色変換

colorizeEstimate color image of spectral image

ブロック処理

applyApply function to each block of spectral image (R2025a 以降)
denoiseNGMeetDenoise hyperspectral images using non-local meets global approach
sharpencnmfSharpen hyperspectral data using coupled nonnegative matrix factorization (CNMF) method

ラジオメトリック キャリブレーション

dn2radianceデジタル値の放射輝度への変換
dn2reflectanceデジタル値の反射率への変換
radiance2Reflectance放射輝度から反射率への変換

大気補正

correctOOBCorrect out-of-band effect using sensor spectral response
empiricalLineEmpirical line calibration of hyperspectral data
fastInSceneシーン内高速大気補正の実施
flatFieldApply flat field correction to spectral data
iarrApply internal average relative reflectance (IARR) correction to spectral data
logResidualsApply log residual correction to spectral data
rrsCompute remote sensing reflectance
subtractDarkPixelSubtract dark pixel value from spectral data
sharcPerform atmospheric correction using satellite hypercube atmospheric rapid correction (SHARC)

スペクトル補正

smileMetricCompute spectral smile metrics of hyperspectral data (R2021a 以降)
reduceSmileReduce spectral smile effect in hyperspectral data cube
hyperpcaハイパースペクトル データの主成分分析
hypermnfハイパースペクトル データの最大ノイズ フラクション変換
inverseProjection主成分バンドからのデータ キューブの再構成
ppiPixel Purity Index を使用したエンドメンバー シグネチャの抽出
fippiFast Iterative Pixel Purity Index を使用したエンドメンバー シグネチャの抽出
nfindrN-FINDR を使用したエンドメンバー シグネチャの抽出
countEndmembersHFCエンドメンバー数の検出
estimateAbundanceLS存在量マップの推定
readEcostressSigECOSTRESS スペクトル ライブラリからのデータの読み取り
resampleSignatureResample spectral signature to required wavelengths (R2024a 以降)
removeContinuumNormalize spectral signature (R2024a 以降)
samスペクトル角マッパーを使用したスペクトルの類似度の評価
sidスペクトル情報発散を使用したスペクトルの類似度の評価
jmsamジェフリー・松下スペクトル角マッパー法を使用したスペクトルの類似度の評価
sidsamスペクトル情報発散とスペクトル角マッパーによるハイブリッド手法を使用したスペクトルの類似度の評価
ns3正規化スペクトル類似度スコアの評価
spectralMatchスペクトル ライブラリを使用した未知の領域または物質の識別
detectTargetDetect target in hyperspectral and multispectral image (R2024a 以降)
anomalyRXReed-Xiaoli 検出器を使用した異常の検出
spectralIndicesCompute spectral indices
customSpectralIndexCompute spectral index using custom formula (R2023a 以降)
ndvi正規化植生指標
hyperslic2-D superpixel oversegmentation of hyperspectral images (R2023b 以降)
hyperseganchor Segment hyperspectral and multispectral images using fast spectral clustering with anchor graphs (R2024a 以降)

トピック

開始

分類

領域の識別

デジタル ツイン

セグメンテーション

注目の例