1. 算法功能简介 正射校正是对影像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程.它除了能纠正一般系统因素产生的几何畸变外,还可以消除地形引起的几何畸变 PIE支持算法功能的执行,下面对正射校正算法功能进行介绍. 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 正射校正 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.PIEOrthoAlgo 参数结…

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin…

python实现多线程参考http://www.runoob.com/python/python-multithreading.html #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # # Description: # # # Author: LC # Date: # try: from osgeo import gdal except ImportError: import gdal import Queue import threading import tim…

地图平移校正,当加载两幅空间参考一样的影像,其中一幅影像有点偏移,这时就以另一幅影像为基准将其进行平移校正,然后保存,再次加载就不会出现偏移了. 下面来介绍下实现的主要代码: 首先通过选中目录树中的要平移的图层,拖动图层进行平移校正,计算出图层平移的偏移量,然后修改栅格数据集的仿射变换参数的坐标即可,核心方法就是PIE SDK的SetOffset 和GetOffset方法: 平移校正的过程主要涉及到鼠标的MouseDown.MouseUp和MouseMove事件. 当鼠标按下,记录鼠标的坐标,为…

1.PIE SDK介绍 1.1.  PIE软件介绍 1.2.  PIE SDK介绍 1.3.  PIE支持项目介绍 1.4.  PIE.NET-SDK插件式二次开发介绍 1.5.  PIE.NET-SDK组件式二次开发介绍 1.6. PIE.NET-SDK支持功能表 2.PIE SDK地图操作 2.1.  地图范围的设置 2.2.  地图图层控制 2.3.  地图范围设置和图层事件监听 2.4.  地图显示范围截图 2.5.  屏幕和地图坐标的转换 2.6.  地图鼠标事件监听 3.PIE SD…

PIE SDK Command&&Tool工具命令一览表 编号 模板 名称(中文) Command&Tool 程序集 备注 1 数据管理 加载栅格数据 PIE.Controls.RasterCommand PIE.Controls.dll 2 加载矢量数据 PIE.Controls.VectorCommand 3 加载科学数据集数据 PIE.Controls.ScientificDatasetCommand 4 加载环境数据 PIE.Controls.LoadHJDataComma…

1. 算法功能简介 使用彩色空间变换工具可以将三波段红.绿.蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回 RGB.两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像.此外,颜色亮度值波段或亮度波段可以被另一个波段(通常具有较高的空间分辨率)代替,生成一幅合成图像(将一幅图像的色彩特征与另一幅图像的空间特征相结合). 彩色变换的一般工作流程:选择波段进行 RGB 合成显示→进行彩色变换→进行其他的图像处理→进行彩色逆变换→RGB 合成显示. PIE SDK支持算法功能的…

1.算法功能简介 傅里叶变换能把遥感图像从空域变换到只包含不同频域信息的频域中.原图像上的灰度突变部位(如物体边缘).图像结构复杂的区域.图像细节及干扰噪声等,经傅里叶变换后,其信息大多集中在高频区:而原图像上灰度变化平缓的部位,如植被比较一致的平原.沙漠和海面等,经傅里叶变换后,大多集中在频率域中的低频区.在频率域平面中,低频区位于中心部位,而高频区位于低频区的外围,即边缘部位. 傅里叶变换是可逆的,即对图像进行傅里叶变换后得到的频率函数再做反向傅里叶变换,又可以得到原来的图像.从纯粹的数学意…

1.算法功能简介 同态滤波是减少低频增加高频,从而减少光照变化并锐化边缘或细节的图像滤波方法. 同态滤波的流程为:空间域图像→对数运算→傅里叶正变换→同态滤波――傅里叶逆变换→指数运算→同态滤波结果.不同空间分辨率的遥感图像,使用同态滤波的效果不同.如果图像中的光照可以认为是均匀的,那么,进行同态滤波产生的效果不大.但是,如果光照明显是不均匀的,那么同态滤波有助于表现出图像中暗处的细节. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对同态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…

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…