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
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
![PIE SDK均值滤波-LMLPHP]( "PIE SDK均值滤波-LMLPHP")
