高斯低通滤波及图像锐化

最新推荐文章于 2025-04-15 13:52:51 发布

shenshanXiaozhu

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分类专栏： RS & GIS 经验文章标签：遥感影像锐化处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shenshanXiaozhu/article/details/53047797

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本文探讨了如何使用高斯低通滤波对图像进行平滑处理，并在此基础上实施图像锐化。通过原始图像与高斯滤波后图像的差值，得到锐化效果。文中以16位遥感影像为例，利用GDAL库进行操作。

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滤波是图像中常用的处理方法，如常见的均值滤波、中值滤波、双边滤波以及高斯滤波等。本博客主要使用高斯滤波，并在此基础上对图像进行锐化处理。至于高斯低通滤波的原理，在此不再累述，网上很多也很详细。

高斯低通滤波是对图像做平滑处理，那我怎么说还能够做图像锐化呢？因为，原始的图像 + 原始图像 - 高斯低通滤波后的图像 = 锐化后的图像。很自然的道理，不再累述，直接上代码，以下是用在了16位的遥感影像上，采用GDAL库读取影像。

<pre name="code" class="cpp">bool GaussLowFilter( const char *inFilename,const char *smoothedFilename,const char *pszFormat,double dSigma )
{
	GDALAllRegister();
	
	CPLSetConfigOption("GDAL_FILENAME_IS_UTF8","NO");      //为了支持中文路径
	GDALDataset *poIn = (GDALDataset *)GDALOpen(inFilename,GA_ReadOnly);   //打开影像
	//获取影像大小
	int InXsize = poIn ->GetRasterXSize();
	int InYsize = poIn ->GetRasterYSize();
	//获取影像波段数
	int InBands = poIn ->GetRasterCount();
	//获取影像格式
	GDALDataType eDataType = poIn -> GetRasterBand(1) -> GetRasterDataType();
	//定义存储影像的

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