折叠耳机Cram- Schmidt Pan Sharpenin(GS)融合⽅法通过统计分析⽅法对参与融合的各波段进⾏最佳匹配，避免了传统融合⽅法某些波段信息过度集中和新型⾼空间分辨率全⾊波段波长范围扩展所带来的光谱响应范围不⼀致问题，能保持融合前后图像波谱信息的⼀致性，是⼀种⾼保真的遥感图像融合⽅法。这种⽅法可以满⾜绝⼤部分图像的融合,⽐较适合⾼分辦率图像，包括 Quick Bird、 IKONOS、 Geoeye-1、 World View、 Pleiades、SPOT6、资源三号、资源⼀号O2C、GF-1等。乘积运算(CN)要求数据具有中⼼波长和FWHM。 下⾯以Cram- Schmidt Pan Sharpening(GS)融合⽅法为例，介绍操作过程。
(1)打开“qb_ boulder_msi”和“qb_ boulder_pan'”(参见ENVI5.1⾃带实例数据
\ Exelis\ENVI51 \data
(2)在 Toolbox⼯具箱中，双击 Image Sharpening/Gram- Schmidt Pan Sharpenin⼯具。
(3)在 Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File对话框中，选择低分辦率多园林垃圾桶
光谱图像“q_ boulder_msi”；在 Select High Spatial Resolution Pan Input Band对话框中，选
电磁线圈
izo
择⾼分辨率单波段图像“qb_ boulder_pan”。
(4)在打开的 Pan Sharpening Parameters.对话框中(图4.32)，设置以下参数
家具附件选择传感器类型( Sensor): Quickbird预绞丝
选择重采样⽅法( Resampling): Cubic Convolution
(5)设置输出⽂件路径和⽂件名，单击OK按钮，输出结果。
提⽰：当输⼊多光谱和全⾊图像的传感器不⼀致时，选择 Sensor为 Unknown。
下⾯对上述⼏种融合⽅法进⾏简单介绍。
1)HSV变换
⾸先将RGB图像变换到HSV颜⾊空间,⽤⾼分辨率的图像代替颜⾊亮度值波段,⾃
动⽤最近邻、双线性或三次卷积技术将⾊度和饱和度重采样到⾼分辦率像元尺⼨，然后再将图像变换回RGB颜⾊空间。
2) Brovey变换
对RGB图像和⾼分辨率数据进⾏数学合成，从⽽使图像融合，即RGB图像中的每
个波段都乘以⾼分辨率数据与RCB图像波段总和的⽐值。然后⾃动地⽤最近邻、双线性或三次卷积技术将3个RGB波段重采样到⾼分辨率像元尺⼨。
3) Gram-schmidt Pan Sharpening (GS
第⼀步，从低分辨率的波段中复制出⼀个全⾊波段。第⼆步，对复制出的全⾊波段和多波段进⾏Cram- Schmidt变换，其中全⾊波段被作为第⼀个波段。第三步,⽤⾼空间分辨率的全⾊波段替换Cram- Schmidt变换后的第⼀个波段。最后，应⽤Cram- Schmidt反变换得到融合图像。
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