空间域滤波实在图像空间( x、 y)对输入图像应用滤波函数(核、模板)来改进输出图像的处理方法,主要包括平滑和锐化处理,强调像素与其周围相邻像素的关系,经常使用的方法是卷积运算。算法
空间域滤波属于局部运算,随着采用的模板窗口的扩大,空间域滤波的运算量会愈来愈大。ide
PIE SDK支持算法功能的执行,下面对经常使用滤波算法功能进行介绍。函数
第一步测试 |
算法参数设置编码 |
第二步spa |
算法执行code |
第三步视频 |
结果显示xml |
算法名称blog |
经常使用滤波 |
|
C#算法DLL |
PIE.CommonAlgo.dll |
|
C#算法名称 |
PIE.CommonAlgo.ImgProFiltCommonAlgo |
|
参数结构体 |
StImageCommonInfo |
|
参数说明 |
||
InputFilePath |
String |
输入文件 (*.tif;*.tiff; *.img) |
OutputFilePath |
String |
输出文件路径 (*.tif;*.tiff; *.img) |
XMLFile |
String |
XML文件路径 (*.xml) |
FilterCommonType |
Int |
滤波类别 高通边缘检测滤波 3×3 :类型为0 高通边缘加强滤波 3×3 :类型为1 低通滤波 3×3:类型为2 高通滤波 3×3:类型为3 水平滤波 3×3:类型为4 垂直滤波 3×3:类型为5 快速滤波 3×3:类型为6 拉普拉斯1滤波 3×3:类型为7 拉普拉斯2滤波 3×3:类型为8 高通边缘检测滤波 5×5:类型为9 高通边缘加强滤波 5×5:类型为10 低通滤波 5×5:类型为11 高通滤波 5×5:类型为12 水平滤波 5×5:类型为13 垂直滤波 5×5:类型为14 快速滤波 5×5:类型为15 高通边缘检测滤波 7×7:类型为16 高通边缘加强滤波 7×7:类型为17 低通滤波 7×7:类型为18 高通滤波 7×7:类型为19 水平滤波 7×7:类型为20 垂直滤波 7×7:类型为21 快速滤波 7×7:类型为22 |
FuncName |
String |
功能名称 |
FileTypeCode |
String |
根据输出类型得到文件编码类型 .tif/.tiff——GTiff .img—————HFA 其余—————ENVI |
LowBands |
IList<Int> |
输出影像的波段(至少选择一个波段,{ 0, 1, 2, 3 }) |
项目路径 |
百度云盘地址下/PIE示例程序/10.算法调用/图像处理/ ImageProcessing. ImgProFiltCommonAlgo |
数据路径 |
百度云盘地址下/PIE示例数据/栅格数据/01.GF1/GF1_PMS1_E116.5_N39.4_20131127_L1A0000117600-MSS1.tiff |
视频路径 |
百度云盘地址下/PIE视频教程/10.算法调用/图像处理/经常使用滤波算法avi |
示例代码 |
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![]() 1 /// <summary> 2 /// 经常使用滤波算法测试,本算法实现了将GF1_PMS1_E116.5_N39.4_20131127_L1A0000117600-MSS1.tiff进行经常使用滤波,滤波类别为高通边缘检测滤波 3×3,输出影像的波段为所有波段 3 /// </summary> 4 public override void OnClick() 5 { 6 #region 一、参数设置 7 PIE.CommonAlgo.StImageCommonInfo info = new PIE.CommonAlgo.StImageCommonInfo(); 8 9 info.InputFilePath = @"D:\Data\GF1_PMS1_E116.5_N39.4_20131127_L1A0000117600-MSS1.tiff"; 10 info.XMLFile = @"D:\Data\GF1_PMS1_E116.5_N39.4_20131127_L1A0000117600-MSS1.xml"; 11 info.OutputFilePath = @"D:\Data\ip_result13.tif"; 12 info.FilterCommonType = 0; 13 info.FileTypeCode = "GTiff"; 14 info.LowBands = new List<int> { 0,1,2,3 }; 15 16 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.ImgProFiltCommonAlgo"); 17 if (algo == null) return; 18 #endregion 19 20 //二、算法执行 21 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents; 22 algo.Name = " 经常使用滤波"; 23 algo.Params = info; 24 bool result = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().ExecuteAlgo(algo); 25 26 //三、结果显示 27 ILayer layer = PIE.Carto.LayerFactory.CreateDefaultLayer(@"D:\Data\ip_result13.tif"); 28 m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer); 29 m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll); 30 } |