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。第二步是对噪声白化数据（ Noise-whitened）的标准主成分变换。为了进一步进行波谱处理，通过检查最终特征值和相关图像来判定数据的内在维数。数据空间可被分为两部分：一部分与较大特征值和相对应的特征图像相关，其余部分与近似相同的特征值以及噪声占主导地位的图像相关。
用 MNF 变换也可以从数据中消除噪声。操作如下：首先进行正向变换，判定哪些波段包含相关图像（根据对图像和特征值的检验），然后进行一个反向MNF 变换，用波谱子集（只包括“好”波段）或在反向变换前平滑噪声的方法来消除噪声。
PIE SDK支持算法功能的执行，下面对最小噪声变换算法功能进行介绍。
2.算法功能实现说明
2.1. 实现步骤
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第一步 |
算法参数设置 |
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第二步 |
算法执行 |
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第三步 |
结果显示 |
2.2 .算法参数
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算法名称 |
最小噪声正变换 |
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C#算法DLL |
PIE.CommonAlgo.dll |
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C#算法名称 |
PIE.CommonAlgo.TransformFuncAlgo |
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参数结构体 |
DataTrans_Exchange_Info |
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参数说明 |
||
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AlgoType |
Int |
区分调用的是哪个算法 0 主成分变换 1 最小噪声变换 2 傅里叶变换 3 小波变换 4 缨帽变换 |
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bForward |
Bool |
区分正变换还是逆变换 true 正;false 逆 |
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m_strInputFile |
String |
输入文件 (*.tif;*.tiff;*.bmp;*.img;*.jpg;*.ldf) |
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m_strStatFile |
String |
统计文件(输出最小噪声正变换元数据信息) |
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m_strOutputFile |
String |
输出文件 *.tif;*.tiff; *.img |
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m_strFileTypeCode |
String |
输出文件类型，默认GTiff .tif/.tiff——GTiff .img—————HFA 其他—————ENVI |
2.3. 示例代码
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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. TransformFuncAlgo |
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数据路径 |
百度云盘地址下/PIE示例数据/栅格数据/04.World/World.tif |
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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//最小噪声变换算法.avi |
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示例代码 |
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1 //（一）最小噪声正变换 2 /// <summary> 3 ///最小噪声正变换算法测试,本算法实现了将World.tif进行最小噪声正变换 4 /// </summary> 5 public override void OnClick() 6 { 7 #region 1、参数设置 8 PIE.CommonAlgo.DataTrans_Exchange_Info info = new PIE.CommonAlgo.DataTrans_Exchange_Info(); 9 10 info.m_strInputFile = @"D:DataWorld.tif"; 11 info.m_strOutputFile = @"D:DataMinimumNoiseTransformation.tif"; 12 info.AlgoType = 1; //最小噪声变换 13 info.bForward = true; //正变换 14 info.m_strStatFile = @"D:Datapcasta.sta"; //最小噪声变换 15 info.m_strFileTypeCode = "GTiff"; 16 //info.lOutBandNum = 1; 17 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.TransformFuncAlgo"); 18 if (algo == null) return; 19 #endregion 20 21 //2、算法执行 22 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents; 23 algo.Name = "最小噪声正变换"; 24 algo.Params = info; 25 bool result = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().ExecuteAlgo(algo); 26 27 //3、结果显示 28 ILayer layer = PIE.Carto.LayerFactory.CreateDefaultLayer(@"D:DataMinimumNoiseTransformation.tif"); 29 m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer); 30 m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll); 31 } 32 //（二）最小噪声逆变换 33 /// <summary> 34 ///最小噪声逆变换算法测试,本算法实现了将World.tif进行最小噪声逆变换 35 /// </summary> 36 public override void OnClick() 37 { 38 #region 1、参数设置 39 PIE.CommonAlgo.DataTrans_Exchange_Info info = new PIE.CommonAlgo.DataTrans_Exchange_Info(); 40 41 info.m_strInputFile = @"D:DataMinimumNoiseTransformation.tif"; 42 info.m_strOutputFile = @"D:Dataip_result7.tif"; 43 info.AlgoType = 1; //最小噪声变换 44 info.bForward = false; //逆变换 45 info.m_strStatFile = @"D:Datapcasta.sta"; //最小噪声变换 46 info.m_strFileTypeCode = "GTiff"; 47 48 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.TransformFuncAlgo"); 49 if (algo == null) return; 50 #endregion 51 52 //2、算法执行 53 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents; 54 algo.Name = "最小噪声逆变换"; 55 algo.Params = info; 56 bool result = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().ExecuteAlgo(algo); 57 //3、结果显示 58 ILayer layer = PIE.Carto.LayerFactory.CreateDefaultLayer(@"D:Dataip_result7.tif"); 59 m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer); m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll); 60 } |
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2.4. 示例截图
最小噪声正变换
最小噪声逆变换