原始影像太大，进行试验，需要获得原图像子集。quickbird影像全色波段分辨率很高，但是光谱信息不丰富，所以应该进行全色波段与多光谱波段的融合。参考相关文献，发现gram-schmit方法处理quickbird影像融合效果较好。经过实践，具体步骤如下：先要通过观察，选取一块区域，同时在两幅图像中选取图像子集，然后进行配准，配准精度要高，配准之后就可以进行融合处理。处理之后再进一步进行裁剪，最终可以获得融合后的实验影像。（《ENVI遥感影像处理教程》这本书不错！如何切割出子影像可以参考这本书）
进一步思考，仅仅从一幅影像中获得子影像，然后与另一幅较大的影像进行配准，然后进行融合，是否可行？经过试验，发现不可行。原因之一是配准的时候由于子影像区域非常小，使得同名控制点选取在大影像中显得相对集中。 原因之二，配准后图像的分辨率应该和基图像差不多，但是子影像和较大的影像分辨率相差很大，造成了插值的时候信息丢失非常严重。即以大影像为基影像，不能纠正（原因未知）；而小影像为基影像，大影像信息丢失非常严重（分辨率过分压缩，使得影像信息丢失严重）。由此，可以看出，首先切割出两块基本包含相同区域的，大小相当的影像，再进行配准，配准之后进行融合，最后再选取子区域，即可做成实验影像。
ENVI中的gram-schmidt锐化方法在不进行配准的情况下也可以进行Quickbird融合，原因估计是ENVI进行了自动配准，但是融合结果明显不如手动配准之后的好。