MatLab读取ENVI图像统计多波段图像信息

在ENVI统计遥感多波段图像中每个波段的均值、方差、最大值、最小值是比较容易办到的，但是如果要处理多批的数据就没有那么方便了，这里转载一个MatLab读取ENVI图像（img+hdr）的程序，并且计算了相关系数。

之前我在利用MatLab读取ENVI图像里分享了一个MatLab读取ENVI图像的函数，这里可以用上这个函数，具体的请查看上篇文章。

在新的.m文件里面实现批处理程序，代码如下：

clc;
clear;
filestring='E:\郭\实验数据2\*.img';%计算不同的路径中的图像，只需更改这里
%______以下，对于没有显式扩展名的情况，添加扩展名'.img'_________________%
subfile=filestring;
changefile=strrep(subfile,'*.img','');%找到图像所在文件夹
cfile=dir(changefile);%找到该文件夹下所有文件
for k=1:length(cfile)
if (size(strfind(cfile(k).name,'.'))==0)%判断文件名中有没有'.',如果没有意味着没有扩展名
copyfile(strcat(changefile,cfile(k).name),strcat(changefile,strcat(cfile(k).name,'.img')));
%上面这句，为没有'.img'的添加上
%delete(strcat(changefile,cfile(k).name));%删除多余数据，可选
end
end
%_________________________________________________________________%
filedir=strrep(filestring,'*.img','');
file=dir(filestring);
filenum=length(file);
%___以下代码计算每个图像在每个波段的均值，以及每个波段上所有图像均值的均值___%
fid=fopen(strcat(filedir,'均值.txt'),'wt');
fprintf(fid,'%s', '每个图像在每个波段的均值');
total=zeros(52,14);
for k=1:filenum
tempfile=strcat(filedir,file(k).name);
imgdata=read_ENVIimagefile(tempfile);
fprintf(fid,'\n%s',strcat('file',cfile(k).name,':'));
for i=1:14%事先已经知道共有14个波段，这点不好，需要对read_ENVIimagefile进行改造
meanvalue=[];
imgband=imgdata(:,:,i);
[x,y]=size(imgband);
reband=reshape(imgband,x*y,1);
countmean=mean(reband);
total(k,i)=countmean;
countmean=num2str(countmean);
meanvalue=[meanvalue countmean ' '];
meanvalue=num2str(meanvalue);
fprintf(fid,'%s',meanvalue);
end
end
fclose(fid);
fid1=fopen(strcat(filedir,'所有图像均值的均值.txt'),'wt');
fprintf(fid1,'所有图像均值的均值:');
fprintf(fid1,'%s',num2str(mean(total)));
fclose(fid1);
%___以下代码计算每个图像在每个波段的最大值，以及每个波段上所有图像的最大值的均值___%
fid=fopen(strcat(filedir,'最大值.txt'),'wt');
total=zeros(52,14);
for k=1:filenum
tempfile=strcat(filedir,file(k).name);
imgdata=read_ENVIimagefile(tempfile);
fprintf(fid,'\n%s',strcat('file',cfile(k).name,':'));
for i=1:14
maxvalue=[];
imgband=imgdata(:,:,i);
[x,y]=size(imgband);
reband=reshape(imgband,x*y,1);
countmax=max(reband);
total(k,i)=countmax;
countmax=num2str(countmax);
maxvalue=[maxvalue countmax ' '];
maxvalue=num2str(maxvalue);
fprintf(fid,'%s',maxvalue);
end
end
fclose(fid);
fid1=fopen(strcat(filedir,'所有图像最大值的均值.txt'),'wt');
fprintf(fid1,'所有图像最大值的均值:');
fprintf(fid1,'%s',num2str(mean(total)));
fclose(fid1);
%___以下代码计算每个图像在每个波段的最小值，以及每个波段上所有图像的最小值的均值___%
fid=fopen(strcat(filedir,'最小值.txt'),'wt');
total=zeros(52,14);
for k=1:filenum
tempfile=strcat(filedir,file(k).name);
imgdata=read_ENVIimagefile(tempfile);
fprintf(fid,'\n%s',strcat('file',cfile(k).name,':'));
for i=1:14
minvalue=[];
imgband=imgdata(:,:,i);
[x,y]=size(imgband);
reband=reshape(imgband,x*y,1);
countmin=min(reband);
total(k,i)=countmin;
countmin=num2str(countmin);
minvalue=[minvalue countmin ' '];
minvalue=num2str(minvalue);
fprintf(fid,'%s',minvalue);
end
end
fclose(fid);
fid1=fopen(strcat(filedir,'所有图像最小值的均值.txt'),'wt');
fprintf(fid1,'所有图像最小值的均值:');
fprintf(fid1,'%s',num2str(mean(total)));
fclose(fid1);
%___以下代码计算每个图像在每个波段的方差，以及每个波段上所有图像的方差的均值___%
fid=fopen(strcat(filedir,'方差.txt'),'wt');
total=zeros(52,14);
for k=1:filenum
tempfile=strcat(filedir,file(k).name);
imgdata=read_ENVIimagefile(tempfile);
fprintf(fid,'\n%s',strcat('file',cfile(k).name,':'));
for i=1:14
meanvalue=[];
imgband=imgdata(:,:,i);
[x,y]=size(imgband);
reband=reshape(imgband,x*y,1);
countvar=var(reband);
total(k,i)=countvar;
countvar=num2str(countvar);
varvalue=[meanvalue countvar ' '];
varvalue=num2str(varvalue);
fprintf(fid,'%s',varvalue);
end
end
fclose(fid);
fid1=fopen(strcat(filedir,'所有图像方差的均值.txt'),'wt');
fprintf(fid1,'所有图像方差的均值:');
fprintf(fid1,'%s',num2str(mean(total)));
fclose(fid1);

后话：

参考文章：http://blog.sina.com.cn/s/blog_79f6d65b01011fmr.html

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