PIE SDK均值滤波】的更多相关文章

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 P…
1. 算法功能简介 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,常用的方法是卷积运算. 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越来越大. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对常用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 常用滤波 C#算法DL…
1. 算法功能简介 定向滤波又称为匹配滤波,是通过一定尺寸的方向模板对图像进行卷积计算,并以卷积值代替各像元点灰度值,强调的是某一些方向的地面形迹,例如水系.线性影像等. 方向模板是一个各元素大小按照一定规律取值,并对某一方向灰度变化最敏感的矩阵.将方向模板的中心沿图像像元依次移动,在每一位置上把模板中每个点的值与图像上相对的像元值点相乘后再相加. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对定向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…
1.算法功能简介 自定义滤波可以自由设置滤波模板,对数据进行处理,自定义滤波器的一般规则要求: ( 1) 滤波器的大小应该是奇数,这样它才有一个中心,例如 3x3, 5x5 或者 7x7.有中心了,也有了半径的称呼,例如 5x5 大小的核的半径就是 2. ( 2) 滤波器矩阵所有的元素之和应该要等于 1,这是为了保证滤波前后图像的亮度保持不变.当然了,这不是硬性要求了. ( 3) 如果滤波器矩阵所有元素之和大于 1,那么滤波后的图像就会比原图像更亮,反之,如果小于 1,那么得到的图像就会变暗.如…
1.算法功能简介 频率域滤波的基本工作流程为:空间域图像的傅里叶变换→频率域图像→设计滤波器→傅里叶逆变换→其他应用. 低通滤波,对频率域的图像通过滤波器削弱或抑制高频部分而保留低频部分的滤波方法,可以起到压抑噪声的作用,同时,强调了低频成分,图像会变得比较平滑. 高通滤波,对频率域图像通过滤波器来削弱或抑制低频成分,来突出图像的边缘和轮廓,进行图像锐化的方法. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对频率域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…
1.算法功能简介 中值滤波是一种最常用的非线性平滑滤波器,它将窗口内的所有像素值按高低排序后,取中间值作为中心像素的新值. 中值滤波对噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊. 中值滤波对于随机噪声的抑制比均值滤波差一些,但对于脉冲噪声干扰的椒盐噪声,中值滤波是非常有效的. PIE支持算法功能的执行,下面对中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…
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 监督分类,也叫训练场地法.训练分类法,是遥感图像分类的一种,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程.监督分类算法有平行算法.平行六面体法.最小距离法.最大似然法.马氏距离法.二值编码分类法等算法. 最小距离法是一种原理简单,应用方便的分类方法,它利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各像元离训练样本平均值的距离大小来决定其类别,其在遥感分类中应用并不广泛,主要缺点是此方法没有考虑不同类别内部方差的不同,从而造成一些类别在其边界上的重叠,引起分类误差,因此需要…
1.算法功能简介 ISODATA(IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechniqueAlgorithm)即迭代式自组织数据分析技术, 其大致原理是首先计算数据空间中均匀分布的类均值, 然后用最小距离规则将剩余的像元进行迭代聚合:每次迭代都重新计算均值,且 根据所得的新均值,对像元进行再分类:这一处理过程持续到每一类的像元数变化少于所选的像元变化阀值或者达到了迭代的最大次数. ISODATA 算法通过设置初始参数而引入人机对话环节,并使用归并和分裂 等机制,…