目录 简述 C++代码 效果对比 GDAL融合效果和原始多光谱波段对比 GDAL融合效果和原始全色波段对比 ARCGIS融合效果与原始全色和多光谱对比 GDAL融合效果与ArcGIS融合效果对比 简述 最近在GDAL的代码中看见了gdalpansharpen.cpp,于是简单的尝试了一下. 融合后的效果比较差,这应该是我对这个算法的使用还不熟悉,还有些地方没有弄清楚.这个代码比较新,是2.1版本才加上的,我在看的时候,代码还有一些小问题,已经在github上提交了issuse了. 融合使用的数据

下载FFmpeg-VideoToGif-v1.0.bat.7z FFmpeg 2.6 及以上版本有效 未使用palette时 使用palette后 @echo off set inFile=2015.06.12.avi set startTime=00:00:30.497 set endTime=00:00:37.037 set fps=10 set width=240 call Lib_CalculateTotalTime.bat %startTime% %endTime% set total

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img = np.zeros((112,112,3))#cv2.imread('F:/project/Breast/InBreast/INBreast/outimgpatch/allnocalcification/20586908_1.png') for i in range(112): for j in range(112): for k in range(3): img[i,j,k] = 0 plt.imshow(img) plt.show() cv2.imwrite(tarDir + '1

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,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,计算多光谱影像和全色波段重叠区域,得到裁剪后

1 前言 之前在写影像融合算法的时候,免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小.当时为了不影响融合算法整体开发进度,其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的. 后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题:1 与原有平台的已有功能不兼容,产生冲突:2 效率较低.因此,决定重新设计和开发一个这样的功能,方便后期软件系统的维护等. 2 图像重采样 图像处理从形式上来说主要包括两个方面:1 单像素或者邻域像素的处理,比如影像的相加或者滤波运算等:2 图像

最近在测试PCI的GXL,对测试的结果大致列举一下. 何为GXL: GXL( Geoimaging Accelerator, GXL )是PCI公司面向海量影像自动化生产提出的新一代解决方案产品,主要用于航空影像和卫星影像数据的自动化生产. GXL系统根据客户处理数据的规模和处理速度需求设计系统处理节点数目.通常系统设计中,GXL处理服务器包括日常工作响应的常规服务器和在紧急情况下启动的备份服务器两部分.系统中大数据量的自动化处理在GXL服务器中完成,数据的质量检查.精度显示.DEM编辑在Geo

gdal2tiles.py是GDAL库中用于生成TMS瓦片的python代码,支持谷歌墨卡托EPSG:3857与经纬度EPSG:4326两种瓦片,输出png格式图像. gdal2tiles.py More info at: http://wiki.osgeo.org/wiki/Tile_Map_Service_Specificationhttp://wiki.osgeo.org/wiki/WMS_Tiling_Client_Recommendationhttp://msdn.microsoft.

​目前地理遥感生态网平台已发布高分辨率卫星遥感影像数据. 数据样例:百度云下载链接:https://pan.baidu.com/s/17ofPwpDM3OCHnE-LuhvUp 提取码:i0m4   RapidEye快鸟: 德国RapidEye卫星2008年8月29日发射,一个由5颗地球观测卫星组成的卫星星座,5颗RapidEye卫星被均匀分布在一个太阳同步轨道内,在620千米高空对地面进行监测任务,任务寿命为7年.RapidEye卫星独有的红边波段,利用红边波段对植被分类.植被生长评估.作物估

Landsat系列卫星提供的数据,一般都是每个波段一个tif文件,然后外加一个MTL.txt的元数据文件,使用gdal可以直接打开每个波段的tif文件,但是有时候想在打开tif数据的同时能够自动读取MTL文件里面的元数据信息,这个时候就只能自己再解析这个文件了.比较麻烦,下面就是针对这种情况,直接在gdal库里面扩展一种支持landsat的mtl的格式,直接打开mtl文件的同时自动打开tif数据以及元数据. 关于扩展GDAL库可以参考我之前写的CNSDTF格式扩展,以及gdal的官网说明,网址为

1.算法功能简介 Pansharp 融合是基于最小二乘逼近法来计算多光谱影像和全色影像之间灰度值关系,具体过程是利用最小方差技术对参与融合的波段灰度值进行最佳匹配,以减少融合后的颜色偏差.该融合方法不受波段限制,可以实现多个波段的同时融合,能最大限度地保留多光谱影像的颜色信息(高保真)和全色影像的空间纹理信息. PIE支持算法功能的执行,下面对Pansharp融合算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法

在维护一段代码时看到前任程序员写的获取栅格数据的CellSize的功能,竟然在知道GDAL的情况下去调用AE的接口来解算,觉得费解. 原来的思路是使用AE的Raster对象读取出Raster的文件大小和真实投影坐标对构造的矩形外框,再来算每个cell的长宽,觉得实在无语. 于是研究了下GDAL怎么获取到一些数据基本信息(Metadata)的. 搬运一下GDAL官方对其数据模型的Metadata的描述: GDAL metadata is auxiliary format and applicati

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

这段时间,用到了哨兵影像,遇到了一个问题,就是哨兵影像,它的RGB/NIR波段是10米分辨率的,但是其他波段是20米和60米的,这就需要pansharpening了,所以我们需要设计一种算法来进行解决. 先把哨兵2的参数贴上来吧: 通常pansharpening方法,都是一个全色波段提供空间信息,其他低分辨率多光谱波段提供光谱信息,然后将两者进行融合,这样就得到了高分辨率多光谱影像,但是这里有一个问题,就是哨兵影像有四个“全色”波段,能不能都用到呢? 这里贴上一篇2018年的哨兵影像pansha

Author:Maddock Date:2015.04.22 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4446828.html DNG格式基本概念 DNG格式是在TIFF的基础上扩展出来的,要了解DNG,需要清楚TIFF, TIFF/EP, DNG,RAW之间的关系. TIFF/EP TIFF是一个灵活适应性强的文件格式.通过在文件标头中使用"标签",它能够在一个文件中处理多幅图像和数据.标签能够标明图像的如图像大小这样的基本几何尺寸,或者

  产品描述           2013 年2月11日,美国航空航天局(NASA) 成功发射Landsat-8卫星.Landsat-8卫星上携带两个传感器,分别是OLI陆地成像仪(Operational Land Imager)和TIRS热红外传感器(Thermal Infrared Sensor). Landsat-8 在空间分辨率和光谱特性等方面与Landsat 1-7保持了基本一致,卫星一共有11个波段,波段1-7,9-11的空间分辨率为30米,波段8为15米分辨率的全色波段,卫星每16

IRS-P6发射于2003年10月17日,星上携带三个传感器:多光谱传感器LISS4和LISS3,以及高级广角传感器AWIFS.LISS3传感器具有四个光谱波段分别位于可见光.近红外与短波红外区域,空间分辨率为23米.波段号:波段频谱      波段2(绿)0.52-0.59mm波段3(红)0.62-0.68mm波段4(近红外)0.77-0.86mm波段5(短波红外)1.55-1.70mm,重复周期24天,景宽141公里. LISS-3传感器 :LISS-3传感器具有四个光谱波段,分别位于可见光

2013年2月11日发射的Landsat系列最新卫星Landsat8,携带有OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器,Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段,OLI包括了ETM+传感器所有的波段,为了避免大气吸收特征,OLI对波段进行了重新调整,比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm),排除了0.825μm处水汽吸收特征:OLI全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征:此外,还有两个新增的波段:蓝色波段 (band 1; 0.

ALOS卫星介绍 作者:ALOS    文章来源:ALOS    点击数:    更新时间:2013-6-21 摘要:日本地球观测卫星计划主要包括2个系列:大气和海洋观测系列以及陆地观测系列.先进对地观测卫星ALOS是JERS-1与ADEOS的后继星,采用了先进的陆地观测技术,获取全球高分辨率陆地观测数据, ALOS卫星载有三个传感器:全色遥感立体测绘仪(PRISM),主要用于数字高程测绘:先进可见光与近红外辐射计-2(AVNIR-2),用于精确陆地观测:相控阵型L波段合成孔径雷达(PALSAR