波段分离一般最常用的还是OpenCV,使用OpenCV的split方法可以直接对波段分离,并且效果不错,但是有一个问题是只能处理有限波段的数据,比如波段超过一定的数目就无法完成波段分离工作,或者数据有损失,所以就需要使用GDAL处理,并且可以实现不同的驱动方式实现图像的处理。
OpenCV的波段发分离方式
OpenCV中自带两个方法split
方法和merge
方法,两个方法可以实现图像的波段分离和波段的合并。
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(){
Mat mat = imread("E:/lena.jpg",CV_LOAD_UNCHANGED);
string save = "E:/bands";
vector<Mat> bands;
split(mat,bands);
char path[1024];
for(int i = 0; i < bands.size(); i++)
{
sprintf(path,"%s/%d.tif",save.c_str(),i);
imwrite(path,bands[i]);
}
return 0;
}
对于有限波段比如三波段或者四波段还能处理,但是超过几个波段时处理就会出现一些问题。
GDAL波段分离
对于遥感图像一般都有多个波段,分波段处理数据是一个比较常见的方式,但是OpenCV既然满足不了可以使用GDAL进行波段分离,本文使用的是GDAL2.04
,下面是一个波段分离函数:
// v是src文件,save文件是保存文件, bandIndex是需要的波段,1-n
void Spearation(string v, string save, int bandIndex)
{
char path[1024];
GDALAllRegister();
GDALDataset* datasetRead = (GDALDataset*)GDALOpen(v.c_str(), GA_ReadOnly);
GDALRasterBand* band = datasetRead->GetRasterBand(bandIndex);
int width = band->GetXSize();
int height = band->GetYSize();
GDALDataType type = band->GetRasterDataType();
sprintf(path, "%s/result_%d.tif",
save.c_str(),
bandIndex);
//可以是GTiff 或者 ENVI等不同的驱动
GDALDriver* driver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("GTiff");
GDALDataset* datasetWrite = driver->Create(path,
width,
height, 1,
band->GetRasterDataType(), NULL);
GDALRasterBand* writer = datasetWrite->GetRasterBand(1);
unsigned char* pMemData = (unsigned char*)CPLMalloc(band->GetXSize() * 100);
int endFlag = band->GetYSize() / 100;
for (int i = 0; i < endFlag; i++)
{
band->RasterIO(
GF_Read, 0, i * 100,
width, 100, pMemData,
height, 100, GDT_Byte,
0, 0);
writer->RasterIO(
GF_Write, 0, i * 100,
width, 100, pMemData,
height, 100, GDT_Byte,
0, 0);
}
CPLFree(pMemData);
writer->FlushCache();
}
但是需要注意的是,GDAL的波段下标是从1开始的,如果直接使用0波段会报错的。
源码分享
源代码是采用的GDAL 2.04
版本,开发IDE是Visual Studio 2019
,下载地址:
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