一、數(shù)據(jù)處理的概念

數(shù)據(jù)處理是指對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、處理和分析，從而提取有用信息和知識(shí)的過程。在高光譜相機(jī)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)處理主要包括以下幾個(gè)方面：

預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、平滑、濾波等處理，以消除噪聲、提高信噪比和光譜分辨率。

特征提?。簩μ幚砗蟮臄?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以便實(shí)現(xiàn)對不同類別數(shù)據(jù)的區(qū)分和分類。特征提取方法包括主成分分析、偏最小二乘法、支持向量機(jī)等。

分類和識(shí)別：利用特征提取的結(jié)果，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和識(shí)別。常見的分類和識(shí)別方法包括最小距離分類、最大似然分類、支持向量機(jī)分類等。

二、數(shù)據(jù)處理的方法

在高光譜相機(jī)數(shù)據(jù)處理中，常用的方法包括：

基于像素的分析方法：對每個(gè)像素的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以獲取像素的光譜特征。這種方法適用于對單個(gè)像素的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。

基于區(qū)域的分析方法：對圖像中的某個(gè)區(qū)域進(jìn)行處理和分析，以獲取該區(qū)域的光譜特征。這種方法適用于對圖像中的某個(gè)特定區(qū)域進(jìn)行處理和分析。

基于整個(gè)圖像的分析方法：對整個(gè)圖像進(jìn)行處理和分析，以獲取整個(gè)圖像的光譜特征。這種方法適用于對整個(gè)圖像進(jìn)行處理和分析。

三、數(shù)據(jù)處理在高光譜相機(jī)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)處理在高光譜相機(jī)中有著廣泛的應(yīng)用，主要包括以下幾個(gè)方面：

遙感圖像分析：利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)對遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和分類，可以實(shí)現(xiàn)對地物的準(zhǔn)確識(shí)別和分類。

生物醫(yī)學(xué)成像：利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)對生物醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行處理和分析，可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病。

環(huán)境監(jiān)測：利用數(shù)據(jù)處理技術(shù)對環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，可以更準(zhǔn)確地監(jiān)測和評估環(huán)境狀況。

四、高光譜圖像數(shù)據(jù)處理（格式轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)增強(qiáng)，通道剪切，大小裁剪，光譜顯示，折線圖表示）

（一）高光譜譜格式轉(zhuǎn)換之rar轉(zhuǎn)mat格式

??網(wǎng)上的很多公開高光譜數(shù)據(jù)集（如cave,icvl等）下載下來是raw格式，而一般用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、訓(xùn)練、超分辨的時(shí)候，大多使用.mat格式的高光譜數(shù)據(jù)，礙于網(wǎng)上一直沒有一個(gè)系統(tǒng)全面的方法，于是我總結(jié)了以下方法，分為兩步：

?? 

1. 使用ENVI軟件讀取原格式的高光譜數(shù)據(jù)，選取需要的光譜通道，裁剪需要的像素區(qū)域，轉(zhuǎn)化為.tiff格式保存

2. 使用MATLAB軟件編寫代碼批量將.tiff格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為mat格式光譜數(shù)據(jù)

①RAW轉(zhuǎn)tiff步驟：

導(dǎo)入高光譜圖像

選擇感興趣的波段和裁剪區(qū)域

保存為tiff格式

②tiff轉(zhuǎn)mat步驟：

%% 讀取文件夾里的所有tif文件轉(zhuǎn)化成mat格式(452,25-643.27) 28個(gè)通道規(guī)格化到0-1之間的測試集

% path='C:HIS-pre-deal430-740粉末New Folder'     %保存放tiff的文件路徑

% A = dir(fullfile(path,'*.tif'));

% A = struct2cell(A);

% num = size(A)

% for i=1:num(2)

%         a=A((i-1)*6+1);

%         a=a{1};

%     deal = importdata(a);

%     for j=1:28

%       img(:,:,j)=deal(:,:,20+2*j);

%     end

%     img=single(img)/double(65536);

%     k='C:HIS-pre-deal430-740粉末New Folder';   %保存結(jié)果的文件路徑

%     kk=num2str(i);

%     kkk='.mat';

%     kkkk=[k,kk,kkk];

% %     save(kkkk,'img')

%  end

（二）兩種方法把高光譜圖像縮放到0-1的數(shù)據(jù)集

%% 把高光譜圖像轉(zhuǎn)變成0-1的數(shù)據(jù)集

% % %% 方法一：

%  img_expand = importdata('15.mat');

% % % img=im2double(img_expand);

% % % save('C:UsersDesktoptest1.mat','img')

% % %% 方法二：

%  c=0;

%  for i=1:31   //通道數(shù)為31

%      b=max(max(squeeze(img_expand(:,:,i))));

%      c=max(b,c);

%  end

 %img_h = importdata('test6.mat');

% img=double(img)/double(65536);

% save('C:UsersDesktoptest1.mat','img')

（三）高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理成規(guī)定大小和規(guī)格的數(shù)據(jù)集

%%  高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理成規(guī)定大小和規(guī)格的數(shù)據(jù)（660*660*12）   %%%%%%%%

% img_expand = importdata('scene148.mat');

% for i=1:12   //通道數(shù)

%     img(:,:,i)=img_expand(1:660,1:660,i);  //長寬

%     %imshow(img(:,:,i))

% end

% save('C:UsersDesktoptest1.mat','img')

（四）高光譜數(shù)據(jù)增強(qiáng)

由于拍攝的高光譜數(shù)據(jù)總是有限的，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的數(shù)據(jù)樣本來訓(xùn)練擬合，一種行而有效的方式就是數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

①旋轉(zhuǎn)

%% 讀取路徑下的所有mat文件，并左旋轉(zhuǎn)90（角度自行修改，右旋類似）

% path='C:HIS-pre-deal'

% A = dir(fullfile(path,'*.mat'));

% A = struct2cell(A);

% num = size(A)

% for i=1:num(2)

%    a=A((i-1)*6+1);

%    a=a{1};

%    deal = importdata(a);

%    for j=1:28

%       dea=imrotate(squeeze(deal(:,:,j)),90);

%       img_hs(:,:,j)=reshape(dea,1,512,512);

%    end

%    kk=num2str(i);

%    k='C:HIS-pre-deal左旋轉(zhuǎn)90';

%    kkk='_左旋.mat';

%    kkkk=[k,kk,kkk];

%    save(kkkk,'img_hs')

% end

②縮放

%% 第一種縮放形式：對高光譜圖像進(jìn)行大小縮放,并保存到相應(yīng)文件夾

% size=0.5; //縮放尺度

% for i=1:28

%     deal=img(:,:,i);

%     img_deal(:,:,i)=imresize(deal,size);

% %     subplot(4,7,i)

% %     imshow(deal)

% end

% img=0;

% img=img_deal;

% save('C:HIS-pre-dealDeal-imgscene010.mat','img')

%% 第二種縮放形式：剪切。

% img_hs = importdata('scene200.mat');

% for i=1:24

%     deal=img_hs(100:429,100:429,i);

%     deal=im2double(deal);

%       img(:,:,i)=deal;

% %      subplot(4,7,i)

% %      imshow(deal)

% end

% save('C:HIS-pre-dealDeal-img660-1.mat','img')

（五）論文可用的光譜反射率等曲線對比圖畫法

%% 人物

% x=[455.65  462.49 469.33 476.17 483.02 489.9 496.78 503.65 510.55 517.45 524.36...

%      531.29 538.21 545.15 552.11 559.06 566.02 573.01 579.99 586.99 594.0 601.0 608.03 615.06 622.1 629.16 636.23 643.27];%x軸上的光譜波段值

%  a=[0.046328  %a數(shù)據(jù)y值

% 0.042890

% 0.049437

% 0.052339

% 0.055272

% 0.057959

% 0.061730

% 0.064379

% 0.069850

% 0.076214

% 0.089666

% 0.109428

% 0.134469

% 0.151328

% 0.155143

% 0.163445

% 0.160454

% 0.145173

% 0.134909

% 0.119050

% 0.107735

% 0.092402

% 0.078581

% 0.073911

% 0.068458

% 0.066618

% 0.064307

% 0.061029]; %b數(shù)據(jù)y值

%  b=[0.050210

% 0.048562

% 0.047848

% 0.048780

% 0.053608

% 0.054584

% 0.062421

% 0.066507

% 0.070665

% 0.082705

% 0.092355

% 0.112599

% 0.148814

% 0.160001

% 0.164293

% 0.159431

% 0.150049

% 0.139673

% 0.123176

% 0.113360

% 0.104669

% 0.093209

% 0.083308

% 0.078677

% 0.072299

% 0.070175

% 0.066874

% 0.067031];

%  c=[0.032769 %c數(shù)據(jù)y值

% 0.033612

% 0.033636

% 0.035964

% 0.039693

% 0.044313

% 0.052775

% 0.061756

% 0.073795

% 0.086206

% 0.102327

% 0.120271

% 0.134366

% 0.143251

% 0.146189

% 0.148024

% 0.140879

% 0.133600

% 0.123866

% 0.112065

% 0.106048

% 0.100711

% 0.092865

% 0.086199

% 0.081167

% 0.077816

% 0.073928

% 0.071923

% ];

%  d=[ 0.039684 %d數(shù)據(jù)y值

% 0.035936

% 0.039848

% 0.037460

% 0.037582

% 0.042013

% 0.048105

% 0.052788

% 0.059851

% 0.075452

% 0.085753

% 0.104524

% 0.117041

% 0.120392

% 0.119326

% 0.113422

% 0.105514

% 0.094912

% 0.085812

% 0.074321

% 0.067386

% 0.057413

% 0.050733

% 0.040744

% 0.041173

% 0.038101

% 0.035418

% 0.032557];

%  e=[ 0.063452  %e數(shù)據(jù)y值

%  0.065448 

%  0.066141 

%  0.065247 

%  0.067798 

%  0.072938 

%  0.078020 

%  0.080517 

%  0.084534 

%  0.091731 

%  0.101428 

%  0.109275 

%  0.117019 

%  0.120379 

%  0.117849 

%  0.111377 

%  0.099289 

%  0.085903 

%  0.078416 

%  0.073114 

%  0.068887 

%  0.063553 

%  0.059130 

%  0.057317 

%  0.059024 

%  0.055005 

%  0.057847 

%  0.058094 

% ];

%  f=[0.051219 %f數(shù)據(jù)y值

% 0.065892

% 0.055956

% 0.049184

% 0.063560

% 0.074998

% 0.060415

% 0.067667

% 0.058828

% 0.079587

% 0.068357

% 0.099085

% 0.098976

% 0.094208

% 0.092482

% 0.093320

% 0.103216

% 0.086699

% 0.078904

% 0.062498

% 0.070742

% 0.068190

% 0.080951

% 0.067120

% 0.067791

% 0.062038

% 0.071721

% 0.071092

% ];

%  g=[0.046503%g數(shù)據(jù)y值

% 0.054286

% 0.039724

% 0.045279

% 0.055584

% 0.064824

% 0.052188

% 0.051663

% 0.045794

% 0.076992

% 0.065128

% 0.090259

% 0.093017

% 0.084527

% 0.091849

% 0.093118

% 0.110003

% 0.101593

% 0.099130

% 0.087800

% 0.094021

% 0.102329

% 0.105936

% 0.092304

% 0.094816

% 0.089412

% 0.099360

% 0.091986];

%  %  plot(x,a,'-*b',x,b,'-or'); %線性，顏色，標(biāo)記

% plot(x,a,'-or','LineWidth',1.5,'MarkerSize',3,'MarkerEdgeColor','red','MarkerFaceColor','red');

% hold on;

% plot(x,b,'-ob','LineWidth',1.5,'MarkerSize',3,'MarkerEdgeColor',[0 0.6 1],'MarkerFaceColor',[0 0.6 1]);

% hold on;

% plot(x,c,'--og','LineWidth',1.5,'MarkerSize',3,'MarkerEdgeColor','green','MarkerFaceColor','green');

% hold on;

% plot(x,d,'--o','Color',[1 .5 0],'LineWidth',1.5,'MarkerSize',3,'MarkerEdgeColor',[1 .5 0],'MarkerFaceColor',[1 .5 0]);

% hold on;

% plot(x,e,'--oc','LineWidth',1.5,'MarkerSize',3,'MarkerEdgeColor','cyan','MarkerFaceColor','cyan');

% hold on;

% plot(x,f,'--om','LineWidth',1.5,'MarkerSize',3,'MarkerEdgeColor','magenta','MarkerFaceColor','magenta');

% hold on;

% plot(x,g,'--oy','LineWidth',1.5,'MarkerSize',3,'MarkerEdgeColor','yellow','MarkerFaceColor','yellow');

% hold off;

% axis([450,650,0,0.18])  %確定x軸與y軸框圖大小

% set(gca,'XTick',[450:50:650]) %x軸范圍1-6，間隔1

% set(gca,'YTick',[0:0.04:0.18]) %y軸范圍0-700，間隔100

% legend('Truth','Ours','TSA','λ-net','HSSP','DCSI','TwIST');   %右上角標(biāo)注

% xlabel('Wavelength(nm)')  %x軸坐標(biāo)描述

% ylabel('Intensity') %y軸坐標(biāo)描述

（六）高光譜圖像拼接組合

（七）高光譜圖像快照式模擬編碼

（八）高光譜圖像分波段顯示

（九）mat轉(zhuǎn)tiff格式

數(shù)據(jù)處理是高光譜相機(jī)應(yīng)用過程中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。通過數(shù)據(jù)處理，可以提取有用信息和知識(shí)，為高光譜相機(jī)在遙感、生物醫(yī)學(xué)成像、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域的應(yīng)用提供有力支持。隨著科技的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)處理技術(shù)將在高光譜相機(jī)應(yīng)用中發(fā)揮越來越重要的作用。