sid
説明
はスペクトル情報発散 (SID) 手法を使用して、ハイパースペクトル データ score
= sid(inputData
,refSpectra
)inputData
内の各ピクセルのスペクトルと、指定した基準スペクトル refSpectra
の間のスペクトルの類似度を評価します。この構文を使用して、ハイパースペクトル データ キューブ内で異なる領域または物質を特定します。
は SID 法を使用して、指定したテスト スペクトル score
= sid(testSpectra
,refSpectra
)testSpectra
と基準スペクトル refSpectra
の間のスペクトルの類似度を評価します。この構文を使用して、未知の物質のスペクトル シグネチャを基準スペクトルと比較したり、2 つのスペクトル シグネチャ間のスペクトルのばらつきを計算したりします。
メモ
この関数には Image Processing Toolbox™ Hyperspectral Imaging Library が必要です。Image Processing Toolbox Hyperspectral Imaging Library はアドオン エクスプローラーからインストールできます。アドオンのインストールの詳細については、アドオンの入手と管理を参照してください。
Image Processing Toolbox Hyperspectral Imaging Library は MATLAB® Online™ または MATLAB Mobile™ ではサポートされないため、デスクトップの MATLAB が必要となります。
例
入力引数
出力引数
制限
この関数は、パフォーマンスが既に最適化されているため、parfor
ループをサポートしません。 (R2023a 以降)
アルゴリズム
関数 sid
は、基準スペクトル refSpectra
とテスト スペクトル testSpectra
を正規化し、次の式を使用して SID 値を計算します。
q および p は、それぞれ正規化された基準スペクトルとテスト スペクトルのベクトルです。qi および pi は、それぞれベクトル q および p の i 番目の要素です。C は、ベクトル q および p の長さです。
参照
[1] Chein-I Chang. “An Information-Theoretic Approach to Spectral Variability, Similarity, and Discrimination for Hyperspectral Image Analysis.” IEEE Transactions on Information Theory 46, no. 5 (August 2000): 1927–32. https://doi.org/10.1109/18.857802.
バージョン履歴
R2020a で導入
参考
spectralMatch
| readEcostressSig
| sam
| hypercube
| sidsam