结合IHS与自适应滤波的SFIM影像融合方法

摘要：

SFIM是一种常用的全色-多光谱融合算法,具有较好的光谱注入能力,但空间信息融入质量较差,其原因在于理想的低分辨率全色影像不易获取.针对SFIM的不足,提出一种结合IHS和高斯滤波的SFIM模型.该方法使用自适应性线性组合获取多光谱影像的I分量,以调整后最佳I分量的平均梯度为标准,对下采样后全色影像做高斯滤波处理,确定理想的低分辨率全色影像,最后将多光谱影像和低分辨率全色影像上采样至与全色影像同样大小,进行SFIM变换得到融合结果.在高分二号(GF-2)和资源三号01(ZY3-1)数据上开展试验,与已有的5种融合算法进行对比分析,实验结果表明该算法较好地克服了IHS和SFIM的缺陷,在定性和定量分析方面均表现较优,具有更好的光谱保持度,注入的空间细节信息更为详细,有效提高了融合影像细节信息质量.本文方法为全色-多光谱影像融合研究提供了有用的参考.

关键词：影像融合、SFIM、ISH、高斯滤波、平均梯度

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金资助项目14JJ7039

在线出版日期：2023-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：70-76