1.算法功能简介

均值滤波是最常用的线性低通滤波,它均等地对待邻域中的每个像素。对于每个像素,取邻域像素值的平均作为该像素的新值。均值滤波算法简单,计算速度快,对高斯噪声比较有效。从频率域的角度看,相当于进行了低通滤波。

PIE SDK支持算法功能的执行,下面对均值滤波算法功能进行介绍。

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

均值滤波

C#算法DLL

PIE.CommonAlgo.dll

C#算法名称

PIE.CommonAlgo.ImgProFiltMeanValueAlgo

参数结构体

StImageMeanValueInfo

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)

LM

Int

模板大小M(最小为3的奇数)

LN

Int

模板大小N(最小为3的奇数,和LM值一样)

FuncName

String

功能名称

FileTypeCode

String

根据输出类型获得文件编码类型

.tif/.tiff——GTiff

.img—————HFA

其他—————ENVI

LowBands

IList<Int>

输出影像的波段(至少选择一个波段,{ 0, 1, 2, 3 })

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. ImgProFiltMeanValueAlgo

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/均值滤波算法avi

示例代码

         /// <summary>
/// 均值滤波算法测试,本算法实现了将World.tif进行均值滤波,模板大小M和N均为3
/// </summary>
public override void OnClick()
{
#region 1、参数设置
PIE.CommonAlgo.StImageMeanValueInfo info = new PIE.CommonAlgo.StImageMeanValueInfo(); info.InputFilePath = @"D:\Data\World.tif";
info.OutputFilePath = @"D:\Data\ip_result15.tif";
info.LM = ;
info.LN = ;
info.FileTypeCode = "GTiff";
info.LowBands = new List<int> { , , }; PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.ImgProFiltMeanValueAlgo");
if (algo == null) return;
#endregion //2、算法执行
PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents;
algo.Name = " 均值滤波";
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_result15.tif");
m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer); m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll);
}

2.4.示例截图

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