本文详细介绍了ENVI软件中卷积滤波的各种方法，包括卷积滤波、高通滤波、低通滤波、拉普拉斯滤波、直通滤波、高斯滤波、中值滤波、Sobel滤波、Roberts滤波以及用户自定义的卷积滤波。通过选择不同的滤波器和参数，可以实现图像的边缘增强、平滑、高频或低频信息突出等效果。
1、ConvolutionFiltering (卷积滤波)
卷积是一种滤波方法，它产生一幅输出图像(图像上，一个给定像元的亮度值是其周围像元亮度值加权平均的函数) 。
用户选择变换核用于图像列卷积生成一个新的空间滤波图像。
(1)选择 Filter > Convolutions > 一种滤波类型。
(2)出现对话框时，设置卷积参数 卷积滤波需要选择一个变换核的大小。多数滤波变换核呈正方形，默认的变换核大小是 3×3，在 “Size” 文本框里改变
变换核的大小。
出现 Kernel Edit 对话框时，每一个变换核的值显示在各自的可编辑的文本框里，改变任何数值，点击要改变的值，键入新值，点击enter。
注意：一些特别的滤波(如 Sobel 和 Roberts)有自己的默认值，是不能改变的。选择这些滤波时，不会出现变换核大小的选项。原始图像卷积结果中“Adding back” 部分有助于保持空间联系，代表性地被处理成尖锐化的图像。对原始图像的 “Add Back” 部分，在 “Add Back” 文本框里，键入一个 0.
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