Image Processing

초분광 이미지(Hyperspectral images, HSIs) 처리에 대한 논문 소개

리뷰 논문으로서 다양한 종류의 초분광 이미지 해석 알고리즘 소개 (자세한 내용은 링크 참조

딥러닝 모델을 라즈베리파이에 배포하기

딥러닝 모델을 실제 시스템에 배포하기를 원하십니까?

본 웨비나는 MATLAB에서 딥러닝 모델을 라즈베리파이로 배포하는 방법을 소개합니다. MATLAB에는 딥러닝 모델에 대해 자동으로 C++ 코드를 생성하는 기능이 있어 배포과정이 용이할 뿐만 아니라 다른 프로세서 및 GPU에도 동일한 방법으로 배포가 가능합니다.

Mathworks References

1) MATLAB의 toolbox와 애드온을 활용하여 초분광 데이터 처리하는 방법을 소개

  • 초분광 파일 포맷

1) 3차원 어레이 데이터

2) imwrite를 이용하여 tiff 변환

3) hypercube를 이용하여 tiff로 부터 초분광 큐브 형성

4) enviwrite: Write hyperspectral data to ENVI file format

5) How to: load ENVI hyperspectral image data with MATLAB

5) envi 파일 구조

The Scyllarus MATLAB® Toolbox is aimed at supporting research into Hyperspectral and Multispectral image processing. Scyllarus is implemented separately in this Toolbox to that of the C++ API, it is more comprehensive and provides features that cannot be found in the C++ API. It represents the bleeding edge of our research into spectral technologies at NICTA.

MIA_Toolbox for Multivariate Image Analysis expands the already comphrehensive PLS_Toolbox functionality with many image-specific functions, and builds on PLS_Toolbox interfaces to make analysis of multivariate images simple and intuitive. With MIA_Toolbox, hyperspectral images from microscopy to remote sensing can be easily analyzed using your familiar PLS_Toolbox tools.