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,下面对微分锐化算法功能进行介绍。
| 第一步 | 算法参数设置 | 
| 第二步 | 算法执行 | 
| 第三步 | 结果显示 | 
| 算法名称 | 微分锐化 | |
| C#算法DLL | PIE.CommonAlgo.dll | |
| C#算法名称 | PIE.CommonAlgo.ImgProFiltDiffSharpAlgo | |
| 参数结构体 | StImageFittleEdge | |
| 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) | 
| FilterType | Int | 微分锐化类别(Prewitt算子:0;Sobel算子:1;Roberts算子:2) | 
| 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> | 输出微分锐化影像的波段(至少选择一个波段,{ 0, 1, 2, 3 }) | 
| 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. ImgProFiltDiffSharpAlgo | 
| 数据路径 | 百度云盘地址下/PIE示例数据/栅格数据/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/微分锐化算法avi | 
| 示例代码 | |
|   1 /// <summary> 2 /// 微分锐化算法测试,本算法实现了将World.tif进行微分锐化,微分锐化类别为Prewitt算子 3 /// </summary> 4 public override void OnClick() 5 { 6 #region 1、参数设置 7 PIE.CommonAlgo.StImageFittleEdge info = new PIE.CommonAlgo.StImageFittleEdge(); 8 9 info.InputFilePath = @"D:\Data\World.tif"; 10 info.OutputFilePath = @"D:\Data\ip_result19.tif"; 11 info.FilterType = 0; 12 info.FileTypeCode = "GTiff"; 13 info.LowBands = new List<int> { 0, 1, 2 }; 14 15 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.ImgProFiltDiffSharpAlgo"); 16 if (algo == null) return; 17 #endregion 18 19 //2、算法执行 20 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents; 21 algo.Name = " 微分锐化"; 22 algo.Params = info; 23 bool result = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().ExecuteAlgo(algo); 24 25 //3、结果显示 26 ILayer layer = PIE.Carto.LayerFactory.CreateDefaultLayer(@"D:\Data\ip_result19.tif"); 27 m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer); m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll); 28 } | |

原文:https://www.cnblogs.com/PIESat/p/10215183.html