型存储,little-endian比特顺序。Р使用MATLAB函数multibandread从22文件读取波段3、2、1数据。这些波段覆盖了光谱中的可见光部分。当数据分别被映射到一个RGB的红绿、蓝空间后,就会产生一个标准的真彩复合图像。最终多频带输入参数指定那个波段被读入,以什么顺序读入,以便在一个步骤中构建一个RGB复合图像。Р真彩复合图像的对比度非常低,其色彩不均匀。程序运行结果如图1所示Р图1Р2.2使用直方图探测未增强的真彩色复合图像。Р举例来说,通过观察红色波段的直方图(如图2),可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内。这就是真彩色复合图像显得阴暗的原因。Р图2Р2.3使用相关性探测未增强的真彩色复合图像。Р复合图像显得阴暗的另一个原因就是可见光波段互相间具有高度的相关性。2波段和3波段散点绘图是测量光谱波段间自相关程度的有效途径。可用plot3函数进行绘制。Р程序运行结果如图3所示。可看到,红-绿-蓝三维散点的明显线性趋势显示出可见波段数据的高度相关性。这有助于解释未增强的真彩色图像为什么显示的像单色图像。Р图3Р2.4对真彩色复合图像进行对比度扩展增强处理。Р程序运行结果如图4所示。可以看到,当对真彩色复合图像进行线性对比度扩展后,地表特征变得较为容易识别。Р图4Р2.5在对比度扩展图像增强后检测直方图变化。Р对比度扩展图像增强后,进行直方图检测。Р程序运行结果如图5所示。可以看到,数据被扩展到更大范围内的可用动态范围。Р图5Р2.6对真彩色图像进行去相关扩展增强处理。Р另外一个对真彩色复合图像进行增强处理的途径是使用去相关扩展增强处理,它将增强色彩沿高相关通道的分离。使用去相关扩展增强处理后,进行一个线性对比度扩展,参数为和。Р可以看到,地表特征的可识别度得到了很大的提高,当然方法和前面的有所不同。画面中不同波段的不同被夸大了。比较明显的是,如图7。
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