GDAL进行bin文件窗口为5的极化均值滤波代码c++

当然，以下是一个基于GDAL的C++示例代码，实现了窗口为5的极化均值滤波：

#include <iostream>
#include "gdal_priv.h"
#include "cpl_conv.h"

int main() {
    // 打开二进制文件，读取数据并转换为GDAL数据集
    const char *filename = "your_bin_file.bin";
    int rows = 1000;  // 影像数据的行数
    int cols = 1000;  // 影像数据的列数
    GDALAllRegister();
    GDALDataset *ds = (GDALDataset*)GDALOpen(filename, GA_ReadOnly);
    double *data = new double[rows * cols];
    CPLErr err = ds->RasterIO(GF_Read, 0, 0, cols, rows, data, cols, rows, GDT_Float64, 0, 0);
    if (err != CE_None) {
        std::cout << "Error reading file: " << GDALGetLastErrorMsg() << std::endl;
        return 1;
    }

    // 定义窗口大小和边缘宽度
    int win_size = 5;
    int edge_width = (win_size - 1) / 2;

    // 构建输出数组
    double *output = new double[rows * cols];

    // 极化均值滤波函数
    double polar_mean_filter(double *data, int x, int y, int win_size) {
        double win[25];
        int k = 0;
        for (int i = x - edge_width; i <= x + edge_width; i++) {
            for (int j = y - edge_width; j <= y + edge_width; j++) {
                win[k++] = data[i * cols + j];
            }
        }
        std::sort(win, win + win_size * win_size);
        double filtered[21];
        for (int i = 0; i < 21; i++) {
            filtered[i] = win[i + 2];  // 去除最大和最小值
        }
        double sum = 0.0;
        for (int i = 0; i < 21; i++) {
            sum += filtered[i];
        }
        double mean = sum / 21.0;
        return mean;
    }

    // 循环遍历每个像素点，并进行滤波
    for (int i = edge_width; i < rows - edge_width; i++) {
        for (int j = edge_width; j < cols - edge_width; j++) {
            output[i * cols + j] = polar_mean_filter(data, i, j, win_size);
        }
    }

    // 将输出数组写入二进制文件
    GDALDriver *driver = GetGDALDriverManager()->GetDriverByName("ENVI");
    GDALDataset *out_ds = driver->Create("output.bin", cols, rows, 1, GDT_Float64, NULL);
    out_ds->RasterIO(GF_Write, 0, 0, cols, rows, output, cols, rows, GDT_Float64, 0, 0);
    out_ds->FlushCache();
    GDALClose(out_ds);

    delete[] data;
    delete[] output;
    GDALClose(ds);
    return 0;
}

以上代码中，首先通过`GDALOpen()`函数打开二进制文件，并使用`GDALDataset::RasterIO()`函数读取数据到内存中。然后定义窗口大小和边缘宽度，以及输出数组。接着定义了一个极化均值滤波函数，该函数接受一个一维数组、中心像素点的位置以及窗口大小作为输入，返回滤波后的像素值。最后，循环遍历每个像素点，并使用`polar_mean_filter()`函数进行滤波，将结果存储到输出数组中，并使用GDAL的函数将输出数组写入二进制文件中。

需要注意的是，以上代码仅供参考，具体实现方法还需要根据您的数据格式和算法要求进行调整。