如何在 Matlab 中对图像进行重新分类?

How to reclassify images in Matlab?

我正在尝试使用 Matlab 将连续数据重新分类为分类数据。以下脚本采用 4 波段(红、绿、蓝、nIR)航拍图像并计算归一化差异植被指数(即显示健康绿色植被的植被指数)。然后脚本将值从(-1 到 1)重新调整为(0 - 255)。这是我在脚本 %% Reclassify Imag1 matrix 的第三部分中尝试重新分类的矩阵。我正在尝试使用条件语句来执行重新分类,尽管这可能是错误的方法。脚本中的重分类步骤没有任何明显效果。

如何在逐个单元格的基础上将连续值 (0 - 255) 重新分类为分类值 (1, 2, 3, 4)?


file = 'F:\path\to\naip\image12107_ne.tif';
[Z R] = geotiffread(file);
outputdir = 'F:\temp\';

%% Make NDVI calculations
NIR = im2single(Z(:,:,4));
red = im2single(Z(:,:,3));
ndvi = (NIR - red) ./ (NIR + red);
ndvi = double(ndvi);

%% Stretch NDVI to 0-255 and convert to 8-bit unsigned integer
ndvi = floor((ndvi + 1) * 128); % [-1 1] -> [0 256]
ndvi(ndvi < 0) = 0;             % not really necessary, just in case & for symmetry
ndvi(ndvi > 255) = 255;         % in case the original value was exactly 1
Imag1 = uint8(ndvi);

%% Reclassify Imag1 matrix
if (150 <= Imag1)
    Imag1 = 1;
elseif (150 > Imag1) & (140 < Imag1)
    Imag1 = 2;
elseif (140 > Imag1) & (130 < Imag1)
    Imag1 = 3;
elseif (130 >= Imag1)
    Imag1 = 4;

end

%% Write the results to disk
tiffdata = geotiffinfo(file);
outfilename = [outputdir 'reclass_ndvi' '.tif'];  
geotiffwrite(outfilename, Imag1, R, 'GeoKeyDirectoryTag', tiffdata.GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag) 

disp('Processing complete')

试试这个:

Imag1 = [ 62  41 169 118 210;
         133 158  96 149 110;
         211 200  84 194  29;
         209  16  15 146  28;
          95 144  13 249 170];

Imag1(find(Imag1 <= 130)) = 4;
Imag1(find(Imag1 >= 150)) = 1;
Imag1(find(Imag1 >  140)) = 2;
Imag1(find(Imag1 >  130)) = 3;

结果:

Imag1 =

    62    41   169   118   210
   133   158    96   149   110
   211   200    84   194    29
   209    16    15   146    28
    95   144    13   249   170

Imag1 =

   4   4   1   4   1
   3   1   4   2   4
   1   1   4   1   4
   1   4   4   2   4
   4   2   4   1   1

如果你愿意,我可以详细介绍逻辑,但我想先确认这是否给出了你预期的结果。


根据 上的注释进行了一些更新,以消除不必要的 find 并使代码更健壮且独立于执行顺序。

Imag2 = zeros(size(Imag1));
Imag2(Imag1 >= 150) = 1;
Imag2((Imag1 >  140) & (Imag1 < 150)) = 2;
Imag2((Imag1 >  130) & (Imag1 < 141)) = 3;
Imag2(Imag1 <= 130) = 4;

请注意,结果现在位于 Imag2 而不是覆盖 Imag1