前言

​在之前的一篇文章中，介绍了高光谱图像的特点和表达形式。高光谱图像最突出的一个特点拥有大量光谱波段，使得图像堆叠成一个超立方体。由于最近研究需要，想可视化展示HSI图像的3D立方体。于是，搜索了一些资料，展开了工作。以下是绘制的两种方式。

一、使用python

​这种方法很简单，几行代码就可以搞定，废话不多说，直接上代码。

​需要的环境：spectral，ipython，matplotlib

import os

import scipy.io as sio

from spectral import *

dataset_path = os.path.join('data') # 数据集路径

data = sio.loadmat(os.path.join(dataset_path, 'indian_pines_corrected.mat'))['indian_pines_corrected']

spectral.settings.WX_GL_DEPTH_SIZE = 100

view_cube(data, bands=[29, 19, 9])

以“pylab”模式启动IPython。命令行输入：ipython --pylab

将以下代码（注意修改数据集路径）复制到ipython命令窗口中，回车。

这个时候，会弹出Hypercube的窗体，就可以看到绘制的3D图像了。

​值得一提的是，可以通过鼠标和键盘对绘制的图像进行旋转，放大，缩小等操作。

Mouse Functions:

left-click & drag -> Rotate cube （选择）

CTRL+left-click & drag -> Zoom in/out（放大/缩小）

SHIFT+left-click & drag -> Pan（平移）

Keybinds:

l -> toggle light（调整亮度）

t/g -> stretch/compress z-dimension（拉伸）

h -> print help message（帮助信息）

q -> close window（关闭窗口）

二、使用ENVI

​作为一个强大的遥感处理平台，Envi做这点小事简直不在话下。但是这里却到了一个问题，由于使用的高光谱数据集是mat格式，Envi是不支持这种格式的。无奈只能先将mat格式转成了tif格式。

使用MatLab将mat格式转为tif，废话不多说，直接上代码。(参考https://blog.csdn.net/Eric_Fisher/article/details/90230072)

% mat2tif

% 将高光谱mat文件，保存为tif

clc; clear; close all;

%% load the hyperspectral image

img = load ('E:\HSI_Data\Indian Pines\Indian_pines_corrected.mat');

img = img.indian_pines_corrected

% 获取数组维度信息

[row, col, bands] = size(img);

% double类型转unit8

img_8 = uint8(img(:,:,:)/10000*256);

% 保存为tif图像

t = Tiff('imageIndiaP.tif','w');

% 影像信息

tagstruct.ImageLength = size(img_8,1);

tagstruct.ImageWidth = size(img_8,2);

% 颜色空间解释方式

tagstruct.Photometric = 1;

% 每个像素的数值位数，这里转换为unit8，所以为8位

tagstruct.BitsPerSample = 8;

% 每个像素的波段个数，一般图像为1或3，但是对于遥感影像存在多个波段所以常常大于3

tagstruct.SamplesPerPixel = bands;

tagstruct.RowsPerStrip = 16;

tagstruct.PlanarConfiguration = Tiff.PlanarConfiguration.Chunky;

% 表示生成影像的软件

tagstruct.Software = 'MATLAB';

% 表示对数据类型的解释

tagstruct.SampleFormat = 1;

% 设置Tiff对象的tag

t.setTag(tagstruct);

% 以准备好头文件，开始写数据

t.write(img_8);

% 关闭影像

t.close;

使用Envi打开第一步中所生成的tif图。在Envi工具栏中选择Spectral->Build 3D Cube。在3D Cube File对话框中选择高光谱数据集，单击OK按钮。

当单开3D Cube RGB Face Input Bands对话框时，通过点击所需的波段，选择置于图像表面的RGB波段，这里使用的Indian pines数据集，RGB分别使用了29,19,9波段，单击OK按钮。

在打开3D Cube Parameters对话框中，设置以下参数：

（1）Color Table使用了默认参数。

（2）波普缩放系数（Spectral Scale）：波普放大系数，对于多光谱等波段数较少的数据，可以适当的设置这个系数。

（3）选择输出路径及文件名，单O击OK按钮执行。

​（4）显示结果图。

参考链接

https://blog.csdn.net/gwj992/article/details/79274511?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task

参考书籍

ENVI 遥感图像处理方法（第二版）[邓书斌 陈秋锦 杜会建 徐恩惠]

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43519707/article/details/105219995