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文档简介

遥感影像融合的方法

一．引言一般地,多光谱图像的光谱分辨率较高,但空间分辨率比较低,即空间的细节表现能力比较差;全色光学图像具有高空间分辨率,但光谱分辨率较低。因此,人们将具有低空间分辨率的多光谱图像和具有高空间分辨率的全色光学图像进行融合,使融合后的多光谱图像具有较高的空间细节表现能力且同时保留多光谱图像的光谱特性。

影像融合的目的主要是为了利于测绘地理信息数据生产的判读更新，影像要清晰，对比度好，信息丰富，那么如何有效将获取的全色影像和多光谱影像融合及影像增强，使得融合后的影像具有较高的纹理细节辨识能力？二．遥感影像融合的主要方法

测绘地理信息项目生产中普遍采用的影像融合方法主要是基于像素级的影像融合方法，各融合方法特点简要介绍如下：1．HCS融合算法最开始专门为8波段worldView-2卫星而设计，能够同时对3个以上、不多于8个波段进行融合，融合结果能很好地保持原始多光谱影像的光谱信息；2.高通滤波融合方法（HPF）是用高通滤波器算子提取出高分辨率图像的细节信息，然后简单的采用像元相加的方法，将提取出的细节信息叠加到低分辨率图像上，这样就实现了多光谱的低分辨率图像和高分辨率全色图像之间的数据融合；3.IHS变换可以把图像的亮度、色度和饱和度分开，图像融合只在亮度通道上进行；4.主成分变换法（PCA）是在遥感影像统计特征基础上进行的多波段影像正交线性变换；5．Subtractive融合算法能够保留多波段(MS)影像颜色的同时，保留单波段（PAN）影像的纹理信息。6.小波变换法(Wavelet)是通过小波变换对变换区实现分频，在分频基础上进行遥感影像的融合；7.超分辨率贝叶斯法（Pansharp）及改进算法ansharp2）是通过合并高分辨率的全波段影像（PAN）增强多波段影像的空间分辨率的一种影像融合技术，此种算法要求全波段影像和多波段影像同平台、同时间（或时间间隔很短）获得。三．融合影像

选择含有水系、居民地、道路、植被和沙漠等要素的典型区域用主要基于像素级融合算法

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