摘要：
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 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
1.算法功能简介 主要分析功能是采用类似卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归到该类中，首先定义一个变换核尺寸，然后用变换核中占主要地位（像元最多）类别数代替中心像元的类别数，次要分析相反，用变换核中占次要地位的像元的类别数代替中心像元的类别数。 PIE SDK支持算法功能的执行，下面对主/次要分析 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
1.算法功能简介 微分锐化通过微分使图像的边缘或轮廓突出、清晰。导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值较高，因此我们将图像的导数算子运算值作为相应的边界强度，所以可以通过对这些导数值设置阈值，提取边界的点集。 PIE SDK支持算法功能的执行，下面对微分锐化算 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
1.算法功能简介 神经网络是模仿人脑神经系统的组成方式与思维过程而构成的信息处理系统，具有非线性、自学性、容错性、联想记忆和可以训练性等特点。在神经网络中，知识和信息的传递是由神经元的相互连接来实现的，分类时采用非参数方法，不需对目标的概率分布函数作某种假定或估计，因此网络具备了良好的适应能力和复杂 阅读全文
摘要：
1.算法功能简介 由于高度相关的数据集经常生成十分柔和的彩色图像，因此经常使用 去相关拉伸工具来体消除多光谱数据集中的高度相关性， 从而生成一幅色彩亮丽的彩色合成图像。去相关拉伸需要 3 个输入波段，这些波段应该为拉伸的字节型数据，或从一个打开的彩色显示中选择。 PIE SDK支持算法功能的执行，下 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
1.算法功能简介 聚类处理时运用形态学算子将临近的类似分类区域聚类并合并。 PIE SDK支持算法功能的执行，下面对聚类算法功能进行介绍。 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 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2 阅读全文
摘要：
1. 算法功能简介 过滤功能使用斑点分组方法来消除分类文件中被隔离的分类像元，用以解决分类图像中出现的孤岛问题。 PIE SDK支持算法功能的执行，下面对过滤算法功能进行介绍。 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 第一步 算法参数设置 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
1. 算法功能简介 分类统计功能是将分类后的结果统计输出。 PIE SDK支持算法功能的执行，下面对分类统计算法功能进行介绍。 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 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 阅读全文
摘要：
1. 算法功能简介 分类合并功能是将分类文件中所设置的对应类别进行合并。 PIE SDK支持算法功能的执行，下面对分类合并算法功能进行介绍。 例如：现将一份影像分类后的数据如图一经过分类合并功能对图一已分类的类别进行重新整合成三类(Unclassified,water,veg)，然后得到图二结果图（ 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
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 阅读全文
摘要：
1.算法功能简介 K-Means 算法的基本思想是：以空间中 k 个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 算法首先随机从数据集中选取 K 个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的 阅读全文