对于算法，我找到了一些相关资料。 根据参考文献\[1\]中的描述，作者在代码的基础上进行了修改。 作者主要做了以下修改： 1. 去掉了temp变量，只使用了一对图像输入。 2. 函数中考虑了光谱和时间距离。 3、组合权重函数中，去掉多余的1。 4.考虑到两种特殊情况，对函数进行了修改。 5.使用两层for循环遍历每个移动窗口，并为行循环添加进度条。 6、频谱、时间和空间距离的计算是预先在整个场景图像上计算出来的，然后根据搜索窗口直接读入。 但是，我无法提供具体代码，因为没有找到作者公开发布的算法版本。 但是，您可以尝试在相关学术论文、研究论坛或开源代码存储库中找到的实现。 引文\[2\]中提到，原论文作者高峰已经提供了该程序的C语言版本。 您也可以尝试将此程序作为参考，并根据自己的需要修改并转换为代码。 希望这些信息对您有帮助！ 如果您还有其他问题，请随时提问。 #### Quote[.]- *1* *2* *3* 【时空融合】()[="" data--click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra": {" ":"","":"..none-task-cask-2~all~~-1-null.142^v91^,239^v3^"}} ] [.][ . ]