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  • PIE SDK同态滤波

    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

    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

    同态滤波

    C#算法DLL

    PIE.CommonAlgo.dll

    C#算法名称

    PIE.CommonAlgo.ImgProFiltHomoAlgo

    参数结构体

    StImageHomoInfo

    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)

    LowGains

    Float

    低频增益:0.25

    HighGains

    Float

    高频增益:2

    HighPass

    Int

    滤波类型(巴特沃斯高通变换:0,高斯高通变换:1)

    CutFreq

    Float

    截止频率:50

    Constant

    Float

    常数或阶数:1

    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. ImgProFiltHomoAlgo

    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/同态滤波算法.avi

    示例代码

     1         /// <summary>
     2         /// 同态滤波算法测试,本算法实现了将World.tif进行同态滤波,滤波类型为巴特沃斯高通变换,截止频率为50
     3         /// 低频增益:0.25,高频增益:2,常数或阶数:1
     4         /// </summary>
     5         public override void OnClick()
     6         {
     7             #region 1、参数设置
     8             PIE.CommonAlgo.StImageHomoInfo info = new PIE.CommonAlgo.StImageHomoInfo();
     9 
    10             info.InputFilePath = @"D:DataWorld.tif";
    11             info.OutputFilePath = @"D:Dataip_result17.tif";
    12             info.LowGains = 0.25F;
    13             info.HighGains = 2;
    14             info.HighPass = 0;
    15             info.CutFreq = 50;
    16             info.Constant = 1;
    17             info.FileTypeCode = "GTiff";
    18             info.LowBands = new List<int> { 0, 1, 2 };
    19 
    20             PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.ImgProFiltHomoAlgo");
    21             if (algo == null) return;
    22             #endregion
    23 
    24             //2、算法执行
    25             PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents;
    26             algo.Name = " 同态滤波";
    27             algo.Params = info;
    28             bool result = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().ExecuteAlgo(algo);
    29 
    30             //3、结果显示
    31             ILayer layer = PIE.Carto.LayerFactory.CreateDefaultLayer(@"D:Dataip_result17.tif");
    32             m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer);         m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll);
    33         }
    View Code

    2.4. 示例截图

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/PIESat/p/10215163.html
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