Gram-Schmidt正交化 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,这种方法能够很好地将多光谱图像的光谱带转换为一组正交基,并将全色图像信息作为新的分量加入到这组基中,从而实现图像的有效融合。 Python实现步骤 1. 准备工作 首先,确保安装了必要的Pyt
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...
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。对于此算法的叙述...
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。对于此算法的叙述,国内的李存军写的《两种高保真遥感影像融合方法比较》复述的很清楚,结合原文看 清晰易懂。 具体步骤如下: 1.首先预处理数据,...
通常采用的遥感图像融合方法有IHS变换、Brovey变换、主成分变换、小波变换等。虽然，这些融合方法都能够增加多光谱影像的空间纹理信息特征。但IHS、Brovey、主成分变换等方法易使融合后的影像失真；小波变换光谱信息虽保真相对较好，但小波基选择困难，且计算相对复杂（李存军等，2004）。基于Gram-schmidt算法的图像融合方法...
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,...
Gram-Schmidt图像融合 2020-04-25 17:12 − ... Rser_ljw 4 7313 相关推荐 N-gram模型 2019-12-05 17:32 − # N-gram模型 ## (一)引言 **N-gram是自然语言处理中常见一种基于统计的语言模型**。**它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成了长度是N的字节片段...
基于Gram-Schmidt的图像融合方法概述_gram-schmidtpansharpening 课程资源 - 专业指导 内心**惘然上传178.5 KB文件格式docGram-Schmidt遥感图像融合 Gram-Schmidt是一种光谱锐化方法 本文查阅相关文献对该方法在图像融合方面做了全面详尽的介绍! (0)踩踩(0)
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...
Gram-Schmidt光谱锐化融合具体步骤如下图(Laben等,2000): 图1Gram-Schmidt图像融合流程图 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...