CS和MRA算法

本文主要是介绍CS和MRA算法，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

CS（component substitution,成分替换）

将MS分为空间分量和光谱分量，用PAN图像替换空间分量来增强变换的MS图像。PAN图像和被替换的分量之间的相关性越大，这种融合方法引入的失真越低。在替换发生之前，执行PAN图像与所选分量的直方图匹配。因此，直方图匹配的PAN将表现出与要替换的分量相同的均值和方差。最后，通过逆变换将数据带回原始空间，从而完成泛锐化过程。

步骤：

①插值MS图像匹配pan图像尺度

②计算强度成分

③直方图匹配PAN图像和强度成分

④注入空间细节

MRA（multiresolution analysis，多分辨率分析）

与CS不同的是，MRA保存LRMS图像的全部内容，并通过空间滤波添加从PAN图像获得的更多信息。

PL是PAN图像的低通成分 

步骤：

①插值MS图像

②通过等效滤波器计算PAN图像的低通滤波器

③计算注入增益

④注入细节

这篇关于CS和MRA算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！