斯潘8
斯潘4
Raster回旋变压器可用于 2018.1 +
光栅数据集中的边是值强度突然变化的地方。边缘通常出现在区域或物体的边界处,因此(对于空间数据)对于提取重要特征(如植被区域边缘)非常有用。
利用拉氏卷积器变压器可以在FME中检测到边缘。使用一个称为卷积的过程。
卷积是在光栅特征和数字矩阵(内核)之间执行的数学运算。操作和内核的定义通常称为滤波器.
边缘的“方向”是从低强度部分向高强度部分。边缘可以以垂直或水平方向出现。因此,光栅卷积器允许用户从左到右检测边缘,从右到左,从上到下,或者自下而上。
如果光栅有混合的边缘方向,或者主边缘方向未知,可以在所有四个方向检测边缘,把它们和一个表达评估者合并在一起。这个例子使用了这种技术。
这些示例的源数据是jpeg格式的光栅图像数据集。在FME数据检查器中,如下所示:
这张照片是温哥华一个包含学校的地区的鸟瞰图。假设在这个练习中,我们希望识别学校场地上的不同表面和建筑。
1。启动FME工作台并打开提供的启动模板文件。此工作区读取学校财产的图像数据和大致轮廓,它用来将图像裁剪成大小:
在工作台中启用功能缓存(运行>使用功能缓存运行),然后运行工作区。检查剪切结果:
2。添加一个与clipper:inside端口连接的RasterCovolver变压器。打开“参数”对话框以检查不同的过滤器类型。请注意,有四个边缘检测过滤器称为sobel:
选择Sobel Top并单击OK关闭参数对话框。运行工作区(或仅此部分)并检查输出。请注意,正在检测边缘。
然而,还有三个Sobel边缘检测滤波器,我们也应该试试这些。
三。再添加三个Raster回旋变压器。将它们中的每一个连接到来自clipper:内部端口的新连接:
设置每个选项以使用不同的Sobel过滤器:Sobel Top,索贝尔底部Sobel Left索贝尔对。
运行工作区(选择RasterCoverTransformers并按F6)。检查输出(选择Raster卷积变压器并按Ctrl+I)。
请注意,每种类型的过滤器都会添加有关从不同方向查看的边的信息。为了得到一个完整的结果,我们应该把它们合并在一起。
4。将RasteExpressionEvaluator变压器放在画布上,没有其他连接,打开参数对话框。
将模式参数设置为两个光栅:
在Band Expression(s)字段中,将第一个解释设置为RED8。在表达式字段中输入:
@sqrt((a[0]*a[0])+(b[0]*b[0]))
换句话说,我们将两个光栅特征的零带组合在一起。每个单元格的新值将是光栅A值(平方)的平方根加上光栅B值(平方)。
对波段1和波段2(绿色8和蓝色8)重复此过程,每次更改表达式中的带号:
@sqrt((a[1]*a[1])+(b[1]*b[1]))@sqrt((a[2]*a[2])+(b[2]*b[2]))
现在关闭参数对话框并将前两个Raster卷积器输出连接到RasterExpressionEvaluator上的A和B输入端口:
请注意,RasteExpressionEvaluator不允许同时处理所有四个Raster;因此我们需要使用多个变压器。
5。复制现有的RasteExpressionEvaluator(复制/粘贴或ctrl+d)。将其连接到第二组Raster卷积器:输出端口。因为表达式完全相同,所以不需要更改参数。
现在再次复制一个RasteExpressionEvaluator。这一次将其连接到现有RasteExpressionEvaluator的结果端口:
现在运行工作区并检查第三个RasteExpressionEvaluator的结果:
我们可以看到表面和建筑物的边缘,但图像中也有相当多的噪音。
6。在裁剪器和每个现有的裁剪器变换器之间添加一个光栅卷积器变换器(要快速添加,请在键入光栅卷积器名称之前单击裁剪器上的绿色输出端口箭头):
打开参数对话框,将卷积滤波器类型设置为模糊:高斯5
重新运行工作区并再次检查最终输出。虽然表面的边缘有点模糊,图像中的噪声要小得多。
7。如果希望使用带黑色轮廓的白色图像(而不是带白色轮廓的黑色),请打开最终RasteExpressionEvaluator的参数对话框。将表达式更改为:
255-(@sqrt((a[0]*a[0])+(b[0]*b[0]))255-(@sqrt((a[1]*a[1])+(b[1]*b[1]))255-(@sqrt((a[2]*a[2])+(b[2]*b[2]))
对于8位光栅,255减去该值将得到一个反转图像。
您也可以在工作区的末尾添加一个光栅化预处理强制转换器,使颜色变成标准灰色。将“目的地解释类型”选项设置为灰色8号以及“将颜色转换为颜色”选项铸件.
重新运行工作区。最终输出将是白色背景上的黑线:
现在,您可以使用这些轮廓(手动或自动过程)来确定学校财产上的表面和建筑物。
结果的质量在很大程度上取决于图像边界清晰明确,强度差别很大的区域之间。
例如,在这里,用户试图定义停靠在码头上的容器边缘:
不幸的是,强度差异最大的边缘是容器阴影;因此,当容器隐藏在背景表面上时,阴影具有最清晰的边缘定义。
?2019安全亚搏在线软件公司|合法的