hypermnf.
高光谱数据的最大噪声分数变换
语法
描述
outputdatacube.= hypermnf (inputData，numComponents）numComponents通过使用最大噪声分数（MNF）变换。为了实现频谱维度，指定数量的主要组件必须小于输入数据多维数据集中的频谱频带数。
使用MNF变换导出的组件也称为未调整的主组件，MNF变换在PC图像质量的降低顺序中排列主组件（PC）。
［还返回到输入数据多维数据集的频谱频带上估计的MNF系数。outputdatacube.，多项式系数) = hypermnf (inputData，numComponents）
［＿＿＿) = hypermnf (从平均中心光谱波段计算MNF变换。对输入数据立方体中的每个光谱波段进行平均居中的选项由inputData，numComponents“MeanCentered”,国旗）国旗．
请注意
此函数需要图像处理工具箱™高光谱成像库．你可以安装图像处理工具箱高光谱成像库从附加的探险家。有关安装附加组件的详细信息，请参见获取和管理附加组件．
例子
利用MNF降低数据立方体的光谱维数
将高光谱数据读入工作区。
hcube =超立方体(“indian_pines.dat”）;
计算高光谱数据的10个主组件频带和相关的变换系数。
[outputDataCube,多项式系数]= hypermnf (hcube 10);
在输入数据立方体中显示前10个光谱波段。
图蒙太奇（hcube.datacube（：，：，1:10），'毗邻', 10 [10],“大小”(2 - 5),“DisplayRange”，[]）;标题('前10个光谱频带图像'）
出于可视化的目的，重新归类主成分值，以置于范围[0,1]。显示从数据多维数据集中提取的所有主组件频带。主组件频带按照降低图像质量（或增加噪声水平）的顺序排列。
图rescalePC = rescale(outputDataCube,0,1);蒙太奇(rescalePC'毗邻', 10 [10],“大小”[2 - 5]);标题(“数据立方体的主成分带”）
输入参数
输出参数
参考
[1] Green, a.a.， M. Berman, P. Switzer和M.D. Craig。“基于图像质量的多光谱数据排序的变换与噪声去除的含义”。地球科学与遥感学报26日,没有。1(1988年1月):65-74。https://doi.org/10.1109/36.3001。
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