基于区域特征加权的IHS图像融合方法

基于Kurtosis-IHS的遥感影像融合遥感影像融合技术旨在综合不同传感器获得的遥感数据，以提高传感数据的质量和准确性。

其中Kurtosis-IHS （K-IHS）融合算法是近年来较为流行的一种遥感影像融合方法，其将Kurtosis变换与颜色空间变换相结合，实现高质量的遥感影像融合效果。

Kurtosis变换主要用于捕捉遥感图像中的多样性和非高斯分布的特征，而IHS变换是一种基于RGB空间的颜色空间变换方法。

K-IHS融合算法将这两种变换结合在一起，首先将多光谱和全色图像分别进行Kurtosis变换，然后对其重构后的数据进行IHS变换，最后将低频系数合并产生融合图像。

相较于其他常用的遥感影像融合算法，K-IHS融合算法有以下三个优点：一是它可以充分捕捉遥感图像中的非高斯分布特征。

Kurtosis 变换对数据中的小尺度变化和弱纹理特征有较高的响应能力，在融合过程中能够提供更为精细的细节信息。

二是它能够有效解决反射率问题。

全色图像表现出较高的精度和反射率，而多光谱图像则具有更丰富的信息。

然而在传统的多光谱和全色图像融合算法中，往往会由于反射率的不一致性而导致融合后图像的色调和亮度出现较大差异。

而在K-IHS 融合算法中，反射率问题得到了较好的解决。

三是它能够保持多光谱图像的特有信息。

在K-IHS算法的过程中，多光谱图像被分解成高频和低频两部分，而低频分量又分解成颜色分量和亮度分量。

其中亮度分量受到全色图像的影响，而颜色分量则保持着多光谱图像本身的特有信息。

因此，K-IHS算法保留了多光谱图像的特有信息，进而实现了高质量的融合效果。

总之，K-IHS融合算法在遥感影像融合领域中具有良好的应用前景，和较为广泛的应用场景。

在实际的遥感应用中，人们可根据具体需求选择不同的遥感影像融合算法，以提高遥感数据的质量和准确性。

３ 用第 ２ ） 步得到 的融 合分量代 替亮 度分 量
代 多光 谱 图像 的 亮度 分量 的 方式 ，利 用形 态 小 波变 像 ，并 同 Ｈ、ｓ 分量 图像 一 起 转 换 到 Ｒ 空 ，最 ＧＢ 换 融 合 方法来 融 合 多光谱 图像 的亮度 分 量 与＿＝ 图 后得到融合结果罔像 牟色
近 些 年 图像 融 合 的方 法 主要 有 Ｉ 变 换 融 合 方 步 骤 为 ： ＨＳ 法 、小 波 变换 融合 方 法 １ ｏ Ｉｕ ｌｔ 换 融 、Ｃ ｎｎ ｒ 变 ｅ １ 多 光 谱 像 的 Ｒ、（、ｌ 个 波 段 转 换 钊 ）将 ｛ 合 、形 态小 波变 换融 合 力 法 ‘ 。 ＝ 等 Ｉ Ｓ 问 ，得 到Ｉ Ｈ空 、Ｈ、 个 分 ． ． 在传 统 ＩＩ 变 换 融 合 方法 中 ， 由于 直接 采 用 ￣ ＨＳ Ｊ ２ 将 全 色 像 多光 谱 像 经 Ｉ 变 换 后 得 到 ） ｊ ＨＳ
像 ，提 出 了一种 基 于 Ｉ Ｓ 换 和形 态 小 波 变换 的遥 Ｈ变
［ 稿 日期 】２ １— — 收 ０ ２ １４
图像融合 过程 可 以描 述 为
【 基金项 目］ 尔省 Ｆ然科学基金项 ｆ（２ １ １２ ４ ０ ０ １ １ ＿９ ５ ７ ０ ０ ０ ０ ） １ ８ 【 作者简介】陈增 兵 （ ９ ８ １８ ～）， （ ），汀苏 迁人 ，钡 ¨研究生，— ａｌ ａ ｋｏ ｅｚ＠１ｍ ｉ 汉 １ ： Ｅ ｍｉ ：ｈ ｎ ａｋ ￣ｈ ｇ ａｌ ・ “ｍ
第１ 期
陈增兵 ，张基宏 ：基 于Ｉ 变换 和形 态小波变换的遥感 图像融合 ＨＳ
１基 于 Ｉ 变 换与 形态 小波 变换 的遥 感 图像 ＨＳ
融合 方 法
光学 罔像进 行 融合 ，使 融 合后 的多光 谱 图像具 有 较 １１ ＨＳ ． Ｉ 变换 融合 方法

２１ ４ ２ ０ ２年 月 ７日收到 河南省科技厅基础与前沿技术
研究计划项 目（ ３０ １３ ７ 资助 １２ ０４ ０ ０ ） １ 第一作者简介 ： 黄宇达（ ９５ ） 男 ， １７ 一 ， 河南周 口市人 ， 硕士研究 生 ， 讲 师， 研究方向 ： 并行计算 、 图像 处理 、 识工程 等。Ｅ— ｉ：７ ２ ２ ５ 知 ｍａ ８２ １６ ３ ｌ
Ｉ ＨＳ
Ｃ ｎ ｙ算子 ａｎ 文献标志码
融合 系数
Ｔ ３ １４ Ｐ ９． １
Ａ
目前 ， 图像 遥 感 技 术 的应 用 已 经 越 来 越 普 及 。 大 量 的卫 星地 图为 人 类 的生 活提 供 了更 多 的便 利 ，
处 理 的各个 阶段 ， 据 融 合 发 生 的 不 同 阶段 ， 以 根 可 把 图像 数据 融合 划分 为像 素 级 融 合 （ ｉｅ ｌ ｅ ｆ— Ｐｘｌｅ ｌｕ —ｖ ｓ ｎ 、 征级 融 合 （ ｅｔｒ—ｖｌｕｉｎ 和 决策 级 融 ｉ ）特 ｏ Ｆａ ｅｌ ｅ ｆｓ ） ｕ ｅ ｏ 合 （ ｅｉｏ ．ｖｌｆｓ ｎ ｔ。 目前 大 部 分 的融 合 Ｄ ｃｓ ｎ１ ｅ ｕｉ ） ｉ ｅ ｏ
点做不 同规则 的融合 。该方法对彩色 图像 的处理 能有效地 提供 图像 的清 晰度 和相关 系数 。实验仿真结果表 明： 与加权 融合 、 Ｐ Ａ 融合方 法比较， Ｃ 该方法 能有效 改善 融合质 量并取得 较好的视觉融合效果。
关键词 图像融合 中图法分类 号
Ｃ ｎｏｒ ｔ ｏｔｕｌ 变换 ｅ Ｔ７ １１ Ｐ５． ；
问表示 。现 提 出 了一 种 基 于 Ｃ ｎ ｕｌｔ 换 与 Ｉ ｏｔ ｒ 变 ｏ ｅ ＨＳ
色 彩空 间融 合 的方法 ， 实验 结 果 表 明该 方法 具 有 较

收稿日期:2002-04-30;修回日期:2003-01-15作者简介:魏俊(1975-),男,湖北天门人,北京航空航天大学电子工程系博士研究生,主要研究方向为图像处理、数据融合;李弼程(1970-),男,湖南衡南人,信息工程大学副教授,博士,主要研究小波分析、智能图像处理、遥感信息处理、信息融合、目标识别与智能检索。

基于IHS 变换、小波变换与高通滤波的遥感影像融合魏 俊1,2,李弼程1(1.信息工程大学信息工程学院,河南郑州450002;2.北京航空航天大学电子工程系,北京100080)摘要:基于I HS 变换、小波变换与高通滤波的遥感影像融合方法。

利用IHS 变换法来增强结果影像的空间细节表现能力;利用小波变换法来保留多光谱影像的光谱特性;在使用小波变换法的同时,利用高通滤波法对小波变换的低频部分进行融合,以便尽量多保留全色影像的细节信息,避免融合后的影像出现细节模糊。

新方法不仅很好地保留了多光谱影像的光谱信息,而且增强了结果影像的空间细节表现能力,提高了结果影像的信息量与清晰度。

关键词:IHS 变换;小波变换;高通滤波;遥感影像融合中图分类号:TN911.73 文献标识码:A 文章编号:1671-0673(2003)02-0046-05Remote -Sensing Image Fusion Based on IHS Transform,Wavelet Transform and High Pass FilteringWEI Jun,LI B-i cheng(Institute of Information Engineering ,Information Engineering University,Zhengzhou 450002,China)Abstract:This paper presents a new remote -sensing image fusion method based on I HST,WT and HPF,which overcomes the shortcomings of the three fusion methods and exploits their strong points.The ne w method uses the IHST -based fusion method to improve details of result images,and the W T -based fusion method to preserve spectral information of original multispectral ima ges,where the HPF -based fusion method is used to merge lo w -frequency coefficients in WT domain in order to preserve detail information of panchromatic ima ges and avoid te xture blurring of result images.The ne w method not only enhances de -tails of result images greatly,but also preserves spectral information of original multispectral images com -pletely.Furthermore,it improves information amount and definition of result images.Key words:I HS transform;wavelet transform;high pass filtering;re mote -sensing ima ge fusion1 引言各种单一的遥感手段获取的遥感影像数据在几何、光谱和空间分解力等方面存在一定的局限性和差异性。