1.算法功能简介

最小噪声分离变换是用于判定图像数据内在的维数(即波段数),分离数据中的噪声,减少随后处理中的计算需求量。 MNF 本质上是两次层叠的主成分变换。第一次变换(基于估计的噪声协方差矩阵)用于分离和重新调节数据中的噪声,这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关。第二步是对噪声白化数据( Noise-whitened)的标准主成分变换。为了进一步进行波谱处理,通过检查最终特征值和相关图像来判定数据的内在维数。数据空间可被分为两部分:一部分与较大特征值和相对应的特征图像相关,其余部分与近似相同的特征值以及噪声占主导地位的图像相关。

用 MNF 变换也可以从数据中消除噪声。操作如下:首先进行正向变换,判定哪些波段包含相关图像(根据对图像和特征值的检验),然后进行一个反向MNF 变换,用波谱子集(只包括“好”波段)或在反向变换前平滑噪声的方法来消除噪声。

PIE SDK支持算法功能的执行,下面对最小噪声变换算法功能进行介绍。

2.算法功能实现说明

2.1. 实现步骤

第一步

算法参数设置

第二步

算法执行

第三步

结果显示

2.2 .算法参数

算法名称

最小噪声正变换

C#算法DLL

PIE.CommonAlgo.dll

C#算法名称

PIE.CommonAlgo.TransformFuncAlgo

参数结构体

DataTrans_Exchange_Info

参数说明

AlgoType

Int

区分调用的是哪个算法

0 主成分变换

1 最小噪声变换

2 傅里叶变换

3 小波变换

4 缨帽变换

bForward

Bool

区分正变换还是逆变换

true 正;false 逆

m_strInputFile

String

输入文件

(*.tif;*.tiff;*.bmp;*.img;*.jpg;*.ldf)

m_strStatFile

String

统计文件(输出最小噪声正变换元数据信息)

m_strOutputFile

String

输出文件

*.tif;*.tiff; *.img

m_strFileTypeCode

String

输出文件类型,默认GTiff

.tif/.tiff——GTiff

.img—————HFA

其他—————ENVI

2.3. 示例代码

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. TransformFuncAlgo

数据路径

百度云盘地址下/PIE示例数据/栅格数据/04.World/World.tif

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//最小噪声变换算法.avi

示例代码

          //(一)最小噪声正变换
/// <summary>
///最小噪声正变换算法测试,本算法实现了将World.tif进行最小噪声正变换
/// </summary>
public override void OnClick()
{
#region 1、参数设置
PIE.CommonAlgo.DataTrans_Exchange_Info info = new PIE.CommonAlgo.DataTrans_Exchange_Info(); info.m_strInputFile = @"D:\Data\World.tif";
info.m_strOutputFile = @"D:\Data\MinimumNoiseTransformation.tif";
info.AlgoType = ; //最小噪声变换
info.bForward = false; //逆变换
info.m_strStatFile = @"D:\Data\pcasta.sta"; //最小噪声变换
info.m_strFileTypeCode = "GTiff";
//info.lOutBandNum = 1;
PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.TransformFuncAlgo");
if (algo == null) return;
#endregion //2、算法执行
PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents;
algo.Name = "最小噪声正变换";
algo.Params = info;
bool result = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().ExecuteAlgo(algo); //3、结果显示
ILayer layer = PIE.Carto.LayerFactory.CreateDefaultLayer(@"D:\Data\MinimumNoiseTransformation.tif");
m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer);
m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll);
}
//(二)最小噪声逆变换
/// <summary>
///最小噪声逆变换算法测试,本算法实现了将World.tif进行最小噪声逆变换
/// </summary>
public override void OnClick()
{
#region 1、参数设置
PIE.CommonAlgo.DataTrans_Exchange_Info info = new PIE.CommonAlgo.DataTrans_Exchange_Info(); info.m_strInputFile = @"D:\Data\MinimumNoiseTransformation.tif";
info.m_strOutputFile = @"D:\Data\ip_result7.tif";
info.AlgoType = ; //最小噪声变换
info.bForward = false; //逆变换
info.m_strStatFile = @"D:\Data\pcasta.sta"; //最小噪声变换
info.m_strFileTypeCode = "GTiff"; PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.TransformFuncAlgo");
if (algo == null) return;
#endregion //2、算法执行
PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents;
algo.Name = "最小噪声逆变换";
algo.Params = info;
bool result = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().ExecuteAlgo(algo);
//3、结果显示
ILayer layer = PIE.Carto.LayerFactory.CreateDefaultLayer(@"D:\Data\ip_result7.tif");
m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer); m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll);
}

2.4. 示例截图

最小噪声正变换

最小噪声逆变换

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