Member name	Value	Description
Average	1	Average Filter는 영상을 부드럽게 하고 노이즈를 없앤다. 이 필터는 filter window에 포함되는 값들의 합을 filter window의 픽셀 개수로 나누어서 값을 계산한다. 예) Result = (a1 + a2 + a3 + a4+ ... + a9) / 9
Laplacian	2	Laplacian Edge Detect Filter는 입력 영상의 에지를 강조한다. 이 필터는 방향에 무관하다.
Sobel	3	Sobel Edge Detect Filter는 입력 영상의 에지를 강조한다. 이 필터는 대각선 방향에 놓여진 에지에 민감하다. 이 필터에서 가능한 커널의 크기는 3x3이다.
Roberts	4	Roberts Edge Detect Filter는 입력 영상의 에지(edge)를 강조한다. 이 필터의 Template는 다른 Edge Detect Filter의 Template보다 간단하지만 효과적이다. 이 필터는 잡음에 민감하며, 가능한 커널의 크기는 3x3이다.
Prewitt	5	Prewitt Edge Detect Filter는 입력 영상의 에지(edge)를 강조한다. 이 필터의 Template는 대각 방향의 에지보다는 수평, 수직에지에 민감하다. 이 필터에서 가능한 커널의 크기는 3x3이다
EdgeSharpen	6	Edge Sharpening Filter는 영상의 고주파 성분을 강조하여 에지를 추출하는 기능을 갖는다. 이 필터는 영상에 Average Filter를 적용한 후 이 영상에 원본 영상을 뺀 결과를 얻는다.
Median	7	Median Filter는 영상을 부드럽게 하면서 가장자리 값을 보존하는 기능을 갖는다. 이 필터는 filter window 내의 중간값을 계산한다.
Mode	8	Mode Filter는 filter window 내의 최고 빈도값을 계산한다.
LeeAdd	101	Lee[Additive] Filter는 에지와 같은 고주파의 특징들은 보존하는 반면 고주파 노이즈를 제거하기 위하여 레이더 데이터에 주로 적용된다.
LeeMul	102	Lee[Multiplicative] Filter는 에지와 같은 고주파의 특징들은 보존하는 반면 고주파 노이즈를 제거하기 위하여 레이더 데이터에 주로 적용된다.
LeeAddMul	103	Lee[Additive and Multiplicative] Filter는 에지와 같은 고주파의 특징들은 보존하는 반면 고주파 노이즈를 제거하기 위하여 레이더 데이터에 주로 적용된다.
Lee_Enhance	104	Enhanced Lee Filter는 에지와 같은 고주파의 특징들은 보존하는 반면 고주파 노이즈를 제거하기 위하여 레이더 데이터에 주로 적용된다.
Frost	105	Frost Filter는 에지와 같은 고주파의 특징들은 보존하는 반면 고주파 노이즈를 제거하기 위하여 레이더 데이터에 주로 적용된다.
FrostEnhance	106	Enhanced Frost Filter는 에지와 같은 고주파의 특징들은 보존하는 반면 고주파 노이즈를 제거하기 위하여 레이더 데이터에 주로 적용된다.
Gamma	107	Gamma Filter는 에지와 같은 고주파의 특징들은 보존하는 반면 고주파 노이즈를 제거하기 위하여 레이더 데이터에 주로 적용된다.
Kuan	108	Kuan Filter는 에지와 같은 고주파의 특징들은 보존하는 반면 고주파 노이즈를 제거하기 위하여 레이더 데이터에 주로 적용된다.
GaussianSmooth	109	Gaussian Smoothing Filter는 low-pass filter로서 Sigma값을 조절하여 영상을 흐리게 하는 작업을 수행한다.
SaltPepper	110	Salt and Pepper Removal Filter는 디지털 데이터에서 나타나는 무작위의 노이즈를 효과적으로 처리하는 작업을 수행한다.
OccurAverage	201	Occurrence[Average] Filter는 filter window의 각 픽셀들의 평균값을 결과값으로 계산한다.
OccrStdev	202	Occurrence[Standard Deviation] Filter는 filter window의 각 픽셀들의 표준 편차를 결과값으로 계산한다.
OccrEntropy	203	Occurrence[Entropy] Filter는 filter window의 각 픽셀들의 표준 편차를 결과값으로 계산한다.
OccurMinMax	204	Occurrence[Min-Max] Filter는 filter window의 각 픽셀들 최고값과 최소값의 차를 결과값으로 계산한다.
CooccurAverage	205	Co-occurrence[Average] Filter는 사용자 입력변수 X Shift, Y Shift만큼 filter window를 오른쪽과 아래쪽 방향으로 이동한 shift window를 이용하여 shift window 각 픽셀의 평균값을 결과값으로 계산한다.
CooccurStdev	206	Co-occurrence[Standard Deviation] Filter는 사용자 입력변수 X Shift, Y Shift만큼 filter window를 오른쪽과 아래쪽 방향으로 이동한 shift window를 이용하여 shift window 각 픽셀의 표준편차를 결과값으로 계산한다
CooccurAngularsm	207	Co-occurrence[Angular Second Moment] Filter는 사용자 입력변수 X Shift, Y Shift만큼 filter window를 오른쪽과 아래쪽 방향으로 이동한 shift window를 얻는다. 이 두 window를 통해 Co-occurrence Matrix를 계산하고 이 Matrix를 이용하여 결과값을 얻는다.
CooccurContrast	208	Co_occurrence[Contrast] Filter는 사용자 입력변수 X Shift, Y Shift만큼 filter window를 오른쪽과 아래쪽 방향으로 이동한 shift window를 얻는다. 이 두 window를 통해 Co-occurrence Matrix를 계산하고 이 Matrix를 이용하여 결과값을 얻는다.
CooccurCorrelation	209	Co-occurrence[Correlation] Filter는 사용자 입력변수 X Shift, Y Shift만큼 filter window를 오른쪽과 아래쪽 방향으로 이동한 shift window를 얻는다. 이 두 window를 통해 Co-occurrence Matrix를 계산하고 이 Matrix를 이용하여 결과값을 얻는다.
UserDef	999	사용자의 필요에 따라 임의의 필터, 즉 template matrix를 생성할 수 있다. 원하는 위치를 마우스로 선택한 후 Kernal Value에 값을 입력할 수 있다

Reference

Pixoneer.NXDL.NRS Namespace