基于

ArcGIS

对栅格图像进行平滑处理

栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差的栅

格数据存在大量

“噪音”

象元,

即在表达同类型的地理要素时,出现个别像元值与周边像元

不一致的情况,

数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便,

因此经

常需要对栅格进行平滑的预处理操作。

ArcGIS

软件的空间分析工具箱中,提供了大量的栅格数据处理工具,其中对栅格

数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用

1.

主滤波工具

1.1

主滤波工具原理

主滤波工具的原理是根据像元邻域内的众数值来替换像元。主滤波需要满足两个条件

才能发生替换。

首先,

相同值的邻近像元的数量必须多到可以成为众数值,

或者至少一半的

像元必须具有相同值。

即,

如果指定的是众数参数,

则四分之三或八分之五的已连接像元必

须具有相同的值;

如果指定的是半数参数,

则需要四分之二或八分之四的已连接像元具有相

同的值。

其次,

那些像元必须与指定的滤波器的中心相邻

(例如,

四分之三的像元必须相同)

第二个条件与像元的空间连通性有关,

目的是将像元的空间模式的破坏程度降到最低。

如果

不满足这些条件,将不会进行替换,像元的值也将保持不变。

在下图中,

主滤波应用于输入栅格,

使用最近的四个像元

(四个正交的相邻像元)

作为

滤波器,并要求众数(四分之三的像元)值是相同的,才能更改相应像元的值。仅更改那些

被三个或三个以上值相同的(正交)像元包围的像元。

输入栅格

输出栅格

在下图中,

应用了主滤波,使用最近的八个像元作为滤波器,

并要求至少一半的值

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