结合自适应滤波和SFIM的IHS影像融合方法

摘要

IHS变换是将全色影像替换为I分量做逆变换得到融合影像，存在光谱失真，而基于平滑滤波的亮度调节(smoothing filter-based intensity modulation, SFIM)模型具有较好的光谱保真能力，对全色影像和I分量采用SFIM模型以得到接近理想的I′分量，进而提高光谱质量.因此，该文提出一种结合自适应滤波和SFIM的改进强度-色调-饱和度(intensity hue saturation, IHS)方法.首先将多光谱影像上采样至与全色影像同样大小，使用IHS变换获得I分量；接着对全色影像做组合滤波处理，得到同时具有I分量空间特征和全色影像光谱特征的低分辨率全色影像；最后使用SFIM模型获得高空间分辨率的I′分量，将其替换全色影像，做IHS逆变换得到融合影像.在高分二号(GF-2)数据上开展试验，与6种算法进行定性和定量比较，结果表明：该文方法比其他算法具有更好的光谱保持能力、更强的空间细节注入能力和更好的鲁棒性，进一步提高了融合影像的质量，为全色-多光谱影像融合提供有用的价值参考.

关键词

影像融合 / SFIM / ISH / 均值滤波 / 高斯滤波