“嘿！那是我的车吗？如何使用 DotImage 锐化 QuickBird 卫星图像”

这是我们对 The Code Project 赞助商的展示性评测。这些评测旨在为您提供我们认为对开发人员有用且有价值的产品和服务信息。

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由于卫星的带宽有限，有时它们会以高分辨率灰度图像和相同区域的低分辨率彩色图像的形式发送图像。Pan Sharpening 是一种地理信息系统 (GIS) 图像处理技术，用于将这两个图像组合成一个彩色图像。生成的图像看起来将比原始彩色图像具有更高的分辨率。

总体的思路是转换彩色图像，使图像的一个通道可以被高分辨率灰度图像替换。然后，在替换之后，如果需要，执行反向转换，以获得高分辨率彩色图像。

为了确保我们到目前为止都在同一页面上，让我们来谈谈颜色和通道。在 8 位灰度图像中，每个像素都被赋予一个代表该图像中该点“亮度”的值。0 代表黑色，255 代表白色。彩色图像由多个通道组成，每个通道都可以被认为是单个灰度图像。通常的做法是有三个通道，一个用于红色、蓝色和绿色。为了确定像素的颜色，将该像素的三个通道值组合在一起。

使用图像处理软件或工具包，例如 DotImage，可以直接对通道进行操作。替换、分割、重新组合和单独移动通道是基本的图像处理命令。

要进行 Pan Sharpening，想法是找到彩色图像中在概念上与您拥有的高分辨率灰度图像相同的通道。不幸的是，红色、绿色或蓝色通道都不适合这样做。因此，在进行通道替换之前，有必要转换颜色空间，以便通道具有不同的含义，其中一个通道类似于高分辨率灰度图像。

RGB 的一个常见替代方案是色调、饱和度和亮度 (HSL) 的颜色表示。亮度通道实际上与我们在灰度图像中找到的非常匹配。因此，如果我们将图像转换为 HSL 颜色表示，然后用灰度图像替换 L 通道，然后将结果转换回 RGB，我们应该最终得到一个具有更高分辨率的彩色图像。

以下是一些使用 DotImage 的 C# 代码。首先，您需要加载彩色图像和灰度图像

AtalaImage color = new AtalaImage("atalasoft-color.jpg");
AtalaImage gray = new AtalaImage("atalasoft-gray.jpg");

您需要确保彩色图像的大小与灰度图像相同

if (color.Size != gray.Size) {
    ImageCommand cmdResample = new ResampleCommand(gray.Size);
    ImageResults res = cmdResample.Apply(color);
    color = res.Image;
}

接下来，您需要将图像转换为 HSL。为此，我创建了一个名为 HslConvertCommand 的命令来处理在 RGB 和 HSL 之间转换图像。

HslConvertCommand toHslCmd = new HslConvertCommand(true);
color = toHslCmd.Apply(color).Image;

替换亮度通道

AtalaImage[] channels = {null, null, gray};
ImageCommand replaceLCmd = new ReplaceChannelCommand(channels);
ImageResults res = replaceLCmd.Apply(color);
color = res.Image;

并转换回 RGB

HslConvertCommand toRGBcmd = new HslConvertCommand(false);
color = toRGBcmd.Apply(color).Image;

这是原始彩色图像（马萨诸塞州 Easthampton 的 Atalasoft 世界总部的卫星照片）

这是更高分辨率的灰度图像

运行此代码后，这是生成的高分辨率彩色图像

本文附带一个使用 DotImage 编写的基本通道编辑器和一些图像，以便您可以进行尝试。该项目的所有源代码也包含在内。