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算法：NSCT算法（非下采样变换） 数据：Landsat8 OLI 遥感图像数据 编程平台：MATLAB+Python 论文参考：毛克.一种快速的全色和多光谱图像融合算法[J].测绘科学,2016,41(01):151-153+98.DOI:10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.01.028. 左图：未进行融合的多光谱真彩色合…前言：
算法：NSCT算法（非下采样变换） 数据：Landsat8 OLI 遥感图像数据 编程平台：MATLAB+Python 论文参考：毛克.一种快速的全色和多光谱图像融合算法[J].测绘科学,2016,41(01):151-153+98.DOI:10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.01.028. 左图：未进行融合的多光谱真彩色合成 右图：利用NSCT变换后的多光谱真彩色合成为什么需要混编呢? 其实此算法是完全可以单独利用MATLAB或是Python进行处理的，所以本文的目的不在于编程软件，而在于算法。另外，若是采用MATLAB，可以大大的加快本次算法的速度。
（目的一）通过本次实验：了解MATLAB可以通过mat文件给python传输数据，python也可以向matlab传输数据。互补缺点，可以为以后处理多元化数据加快效率，但是也会导致难度变大。（目的二） 利用本次算法学习pyhon，在其中也遇到了很多困难，主要的困难还是虚拟内存的问题，一贯的使用matlab编程思维，导致我在用python处理大型矩阵的时候出现了内存不足的情况，这也进一步说明matlab的矩阵处理能力是要明显强于python的。算法概述 （1）上采样低分辨率多光谱图像LRM，使其和全色图像HRP的分辨率相同，记为LRM杠； （2）根据第i个多光谱波段LRMi杠来匹配全色图像得到新的图像HRPi杠； （3）使用NSCT变换两层分解HRPi杠，得到低频分量和细节子带； 提示 此处虽然说的是两层分解，但是我找遍了资料，还是不能理解是怎么得出。但是考虑到是低频分量，于是我利用的高斯模糊，方差为20，提取出了全色波段的低频部分。 图：全色波段的低频分量（4）提高全色高频信息HF，即 (5)按比例投影高频信息HF至LRMi杠中，得到融合图像HRMi matlab批量读取遥感影像并将影像矩阵存入.mat文件中：
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