Gram-Schmidt图 像融合 遥感图像融合的定义是通过将多光谱低分辨率的图像和高分辨率的全色波段进行融合从而得到信息量更丰富的遥感图像。常用的遥感图 像融合方法有Brovey\PCA\Gram-Schmidt方法。其中Gram-Schmidt方法效果较好,且应用广泛。该方法由CraigA.Laben等人提出,已经被 封装到多个遥感图像处理软件中。对于此算法...
Gram-Schmidt正交化是一种数学方法,用于将一组向量转换为一个等价的正交(或垂直)向量集。在图像融合中,它用于将多光谱图像的光谱带转换为一组正交基,然后将全色图像信息作为新的分量加入到这组基中。 Python实现步骤 1. 准备工作 首先,确保安装了必要的Python库,如numpy、opencv-python和matplotlib,用于图像处理和...
首先使用Optimized Gram-Schmidt算法将全色影像和低分辨率的高光谱影像进行融合,得到初始的高分辨率多光谱影像;之后将融合后的初始高分辨率多光谱影像,与全色影像输入到Weighted Brovey算法部分,进行多次迭代之后得到最终的高分辨率多光谱影像。下图是从原论文中截取的算法流程图: 2.2 Optimized Gram-Schmidt生成初始高分辨率...
GS融合正变换 4.接着根据GS第一分量,即模拟波段的mean和var,对全色波段进行修改。 5.然后把修改后的全色波段作为第一分量,进行GS逆变换,输出n+1个波段,去除第一个波段,就是融合后的结果。 最后分析一下具体编码步骤: 1)overlay,求重叠区域图像的函数 2)resample,重采样把多光谱影像重采样到全色波段的形式 ...
Gram-Schmidt光谱锐化图像融合的关键步骤可表述如下: (1)使用多光谱低空间分辨率影像对高分辨率波段影像进行模拟(图1(1))。 模拟的方法有以下两种:将低空间分辨率的多光谱段影像,根据权重Wi进行模拟,即模拟的全色波段影像灰度值 (Bi为多光谱影像第i波段灰度值);将全色波段影像模糊(可通过低通滤波或局域均值化处理...
再利用 高空问分辨率图像替换GramSchmidt变换的第一分量,最后通过GramSchmidt反变换获得融合图像.利用E01 -- Hyperion航天高光谱数据与AL1全色波段进行融合试验,发现改进方法可有效提高高光谱遥感图像与全色高 分辨率图像的融合质量. 关键词:GramSchmidt变换;高光谱图像;光谱重采样;图像融合 中图分类号:TP75文献标识码:...
该算法首先利用Gram-Schmidt正交投影方法对原始图像进行直观分解,得到一组正交基向量,然后利用全变分算法对得到的正交基进行边缘提取,最后将提取得到的边缘信息加入到原始图像中,实现多源遥感图像的融合。实验结果表明,该算法能够有效提取图像的边缘信息,并达到较好的图像融合效果,具有一定的应用价值。 关键词:多源遥感图像...
在工具箱中,打开/Image Sharpening/Gram-Schmidt Pan Sharpening Classic使用此工具。 接口调用 示例代码如下: e=envi() Task = ENVITask('ENVI_Gram_Schmidt_Pan_Sharpening_Classic_Task') Task.input_low_resolution_raster = mss_raster Task.input_high_resolution_raster = pan_raster ...
HSV与Gram-Schmidt影像融合方法比较分析
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