AnisotropicDiffusionCommand类

总结

执行一个二维各向异性扩散滤波在图像的不同图案和non-patterned噪音。

语法

c++

公共类AnisotropicDiffusionCommand:RasterCommand

公共类AnisotropicDiffusionCommand继承了RasterCommand

公共ref类AnisotropicDiffusionCommand:公共RasterCommand

讲话

这个函数是为了减少噪音图像,更具体地说,医学图像。这种方法最适合于图像大量的周期性噪声。
迭代的数量控制过滤器的次数将被应用到图像。迭代次数越低,越快过滤器将执行。更高的迭代通常意味着更清晰的结果,然而最终清晰取决于最大长度的向量,可以计算图像。
越高步伐变量,范围越大的向量用于下一次迭代。如果步伐参数太大,范围结果发生,因为在一些景点超过允许的最大数量的向量。
的更新参数是非常有用的在使用大量的迭代大形象,尤其是当结果是未知的。这个变量更新后的图像更新迭代,从而去噪可以目睹的进展。
如果图像有一个地区,这个函数只在该地区将被应用。这个函数支持12和16位灰度和48和64位彩色图像。支持12和16位灰度和48和64位彩色图像是可用的文档/医疗工具包。

例子

运行AnisotropicDiffusionCommand的形象。

使用Leadtools;使用Leadtools.Codecs;使用Leadtools.ImageProcessing.Core;公共无效AnisotropicDiffusionCommandExample (){/ /加载一个图像RasterCodecs编解码器=新RasterCodecs ();编解码器。ThrowExceptionsOnInvalidImages =真正的;RasterImage图像= codecs.Load (Path.Combine (LEAD_VARS.ImagesDir,@“ImageProcessingDemo \ NaturalFruits.jpg”));/ /准备命令AnisotropicDiffusionCommand命令=新AnisotropicDiffusionCommand ();/ /应用命令。迭代= 20;命令。平滑= 1;命令。步伐f = 100.0;命令。MinVariation f = 0.5;命令。MaxVariation f = 0.8;命令。EdgeHeight f = 4.0;命令。更新= 10;command.Run(图片);}静态类LEAD_VARS{公共常量字符串ImagesDir =@“C: \ LEADTOOLS21 \ Resources \图片”;}

进口Leadtools进口Leadtools.Codecs进口Leadtools.ImageProcessing.Core公共子AnisotropicDiffusionCommandExample ()昏暗的编解码器作为新RasterCodecs ()编解码器。ThrowExceptionsOnInvalidImages =真正的昏暗的leadImage作为RasterImage = codecs.Load (Path.Combine (LEAD_VARS.ImagesDir“ImageProcessingDemo \ \ NaturalFruits.jpg”))“准备的命令昏暗的命令作为AnisotropicDiffusionCommand =新AnisotropicDiffusionCommand的应用命令。迭代= 20命令。平滑= 1命令。步伐f = 100.0命令。MinVariation f = 0.5命令。MaxVariation f = 0.8命令。EdgeHeight f = 4.0命令。更新= 10结束子公共NotInheritable类LEAD_VARS公共常量ImagesDir作为字符串=“C: \ LEADTOOLS21 \ Resources \图片”结束类