Python遥感图像处理应用篇040 GDAL 遥感图像滤波分析（Gaussian、Median、Adaptive、Wavelet Transform、Statistical……Canny）

1.图像滤波算法

完整的遥感图像滤波分析通常包括以下几个步骤和方法：

噪声检测：首先需要检测图像中存在的噪声类型，例如高斯噪声、椒盐噪声等。可以使用统计分析或图像处理技术进行噪声检测。

噪声去除：根据噪声类型选择合适的去噪方法，例如：

• 高斯滤波器（Gaussian Filter）：适用于高斯噪声，通过应用高斯函数对图像进行平滑。
• 中值滤波器（Median Filter）：适用于椒盐噪声，通过取邻域内像素值的中值来平滑图像。
• 自适应滤波器（Adaptive Filter）：通过动态调整滤波参数，根据图像的局部特性进行去噪。
• 小波变换滤波器（Wavelet Transform Filter）：基于小波变换的多尺度分析，在频域进行去噪。
• 统计滤波器（Statistical Filter）：根据统计特征对图像进行去噪，如最小均方（LMF）滤波器。

纹理分析：根据图像的纹理特征进行分析，可以采用滤波器组来提取纹理信息，例如：

• 方向滤波器（Directional Filter）：用于检测图像中的纹理方向。
• Gabor 滤波器：用于提取纹理特征，根据不同尺度和方向进行纹理分析。

边缘增强：根据应用需求，可以使用边缘增强方法来提升图像中的边缘信息，例如：

• Sobel 滤波器：用于检测图像中的边缘。
• Laplacian 滤波器：用于增强图像中的细节和边缘。
• Canny 边缘检测算法：基于信噪比最优化的边缘检测方法。

结果评估：