在遥感图像处理领域，由于卫星带宽的限制，有时会发送同一区域的高分辨率灰度图像和低分辨率彩色图像。全景锐化是一种GIS图像处理技术，它将这两种图像合并成一张高分辨率的彩色图像。处理后的图像看起来比原始彩色图像具有更高的分辨率。
全景锐化的基本思想是将彩色图像转换，使得其中一个通道可以被高分辨率灰度图像替代。替换后，如果需要，执行反向转换，以获得高分辨率的彩色图像。
为了确保理解一致，让先讨论一下颜色和通道。在8位灰度图像中，每个像素都有一个值，代表图像中该点的“亮度”。0代表黑色，255代表白色。彩色图像由多个通道组成，每个通道可以看作是一张单独的灰度图像。通常的做法是有三个通道，分别对应红色、蓝色和绿色。要确定一个像素的颜色，需要将该像素的三个通道值结合起来。
使用图像处理软件或工具包，如DotImage，可以直接操作通道。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。
要进行全景锐化，需要在彩色图像中找到一个概念上与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。因此，在进行通道替换之前，需要转换色彩空间，使得通道具有不同的意义，其中一个通道类似于高分辨率灰度图像。
RGB色彩空间的一个常见替代方案是色调、饱和度和亮度（HSL）表示法。亮度通道实际上与在灰度图像中找到的非常接近。因此，如果将图像转换为HSL色彩表示，然后用灰度图像替换L通道，然后将结果转换回RGB，应该得到一张具有更高分辨率的彩色图像。
以下是使用DotImage的C#代码示例。首先，需要加载彩色和灰度图像：
AtalaImage color = new AtalaImage("atalasoft-color.jpg");
AtalaImage gray = new AtalaImage("atalasoft-gray.jpg");
需要确保彩色图像与灰度图像的大小相同：
if (color.Size != gray.Size) {
ImageCommand cmdResample = new ResampleCommand(gray.Size);
ImageResults res = cmdResample.Apply(color);
color = res.Image;
}
接下来，需要将图像转换为HSL。为此，创建了一个名为HslConvertCommand的命令，用于处理图像在RGB和HSL之间的转换。
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;
然后转换回RGB：
HslConvertCommand toRGBcmd = new HslConvertCommand(false);
color = toRGBcmd.Apply(color).Image;
这是原始的彩色图像（Atalasoft世界总部在马萨诸塞州伊斯特汉普顿的卫星照片）：