IKONOS图像融合代码

很抱歉，根据提供的引用内容，没有提到IKONOS图像融合代码。但是，根据引用[1]和引用的内容，图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。如果多光谱波段和全色波段来自于同一卫星，那么就不用特意去进行图像配准的操作。反之若是两幅影像来自不同的卫星，那么图像配准以及坐标系的统一就非常有必要了。对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的，融合方法的选择非常重要，同样的融合方法用在不同影像中，得到的结果往往会不一样。

相关问题

利用均值滤波（低通）、中值滤波对TM图像AA.img、IKONOS图像iknos pan.tif进行平滑处理

对于给出的两个不同图像，我们需要根据具体需求和图像特点选择适当的平滑处理方法进行处理。

对于TM图像AA.img，我们可以使用均值滤波进行平滑处理。均值滤波是基于图像中每个像素的邻域像素的平均值来计算该像素的值，从而减少图像中的噪点。在使用均值滤波时，需要选择合适的邻域大小，以达到良好的平滑效果。

对于IKONOS图像iknos pan.tif，我们可以使用中值滤波进行平滑处理。中值滤波是基于图像中每个像素的邻域像素的中值来计算该像素的值，从而可以有效地去除椒盐噪声等噪点。在使用中值滤波时，需要选择合适的邻域大小，以达到良好的平滑效果。

需要注意的是，平滑处理会在一定程度上模糊图像边缘和细节信息，因此在选择平滑处理方法时需要充分考虑图像特点和应用需求，以平衡平滑效果和图像细节的保留。

讲讲利用均值滤波（低通）、中值滤波对TM图像AA.img、IKONOS图像iknos pan.tif进行平滑处理的步骤，使用envi classic 5.6，需要尽可能详细

地解释。

好的，我了解您的要求，我是一个AI助手，我很高兴能够回答您的问题。首先，我会简要介绍一下TM图像和IKONOS图像的概念。

TM图像是由美国国家航空航天局（NASA）开发的陆地卫星平台上的传感器所采集的多光谱遥感图像，它们包含了多个波段的信息，可以用来提取地表信息和进行土地覆盖分类等操作。

IKONOS图像则是由美国公司DigitalGlobe所拥有的一种高分辨率遥感图像，它也可以用来进行土地覆盖分类等操作，但是它的分辨率更高，信息更加详细。

现在，让我们来讲一下如何使用均值滤波和中值滤波对这两种图像进行平滑处理。

首先，我们需要打开ENVI Classic 5.6软件，然后打开需要处理的图像。在ENVI Classic 5.6的菜单栏中，选择“Image Processing”下的“Filtering”选项，然后选择“Mean Filter”或“Median Filter”。

对于低通均值滤波，我们可以采取以下步骤：

1. 选择“Mean Filter”选项，然后在弹出窗口中选择需要处理的波段和卷积核大小。

2. 设置卷积核大小。卷积核越大，滤波效果越好，但是处理时间也会更加耗时。一般选取3x3、5x5、7x7等大小的卷积核。

3. 点击“OK”按钮，等待处理完成。

对于中值滤波，我们可以采取以下步骤：

1. 同样选择“Filtering”下的“Median Filter”选项，然后在弹出窗口中选择需要处理的波段和卷积核大小。

2. 设置卷积核大小。与均值滤波相似，越大的卷积核会产生更强的平滑效果，但是处理时间也会更久。一般选取3x3、5x5、7x7等大小的卷积核。

3. 点击“OK”按钮，等待处理完成。

在ENVI Classic 5.6软件中，还可以对滤波后的图像进行可视化比较，以便进行选择和调整。可以从图像菜单中选择“Display true color image”，然后将原始图像、均值滤波后的图像和中值滤波后的图像进行比较。

以上就是利用均值滤波和中值滤波对TM图像和IKONOS图像进行平滑处理的步骤，希望能对您有所帮助。如果您还有其他问题，欢迎随时向我提出。