PIE SDK小波变换

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1.算法功能简介小波变换是一种信号的时间——尺度分析方法,具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是一种窗口大小固定不变但其形状可变,时间窗和频率窗都可变的时频局部化分析方法.即在低频部分具有较高的频率分辨率和时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,被誉为分析信号的显微镜. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对小波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…

PIE SDK 文章目录索引

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傅里叶变换

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…

PIE SDK缨帽变换

1.算法功能简介缨帽变换是根据多光谱遥感中土壤.植被等信息在多维光谱空间中信息分布结构对图像做的经验性线性正交变换. PIE 支持对 Landsat MSS. Landsat 5 TM.Landsat 7 ETM 数据进行变换. 缨帽变换旋转光谱的坐标空间,旋转后的坐标轴不是指到主成分的方向,而是指到另外的方向,而这些方向与地物类型和变化有密切的关系,特别是与植物生长和土壤有关.缨帽变换既可以实现信息压缩,又可以帮助解译分析农作物特征.这个变换主要用于陆地资源卫星数据,包括 MSS. TM 和…

PIE SDK最小噪声变换

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…

PIE SDK 距离分类和最大似然分类

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…

PIE SDK与OpenCV结合说明文档

1.功能简介 OpenCV是基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. 本示例程序实现了PIESDK调用OpenCV函数功能(Canny函数),生成一幅图的边缘图,从而使PIE SDK可以与OpenCV紧密结合. 注意:本文的OpenCV的例子Op…