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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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