HSV和IHS中采用的遥感图像融合策略比较

保持光谱和空间分辨率的理想平衡以合并全色图像和多光谱图像一直是一项艰巨的任务。 诸如颜色空间变换和小波包分析之类的数学理论通常用于信息融合领域。 将色彩空间转换与小波包理论相结合是进一步研究遥感图像融合算法的一种方法。 在本文中,存在三种现有的图像融合策略,分别应用于在HSV和IHS(三角坐标)色彩空间中通过小波包分析分解的第二层频带。 串行实验演示了两个核心概念。 一是在相同色彩空间下,基于区域的图像融合策略的效果优于基于像素的图像融合策略; 另一个是在两个颜色空间中测量的不同性能。 特别地,在前一个颜色空间中融合的图像的空间定义要比在后一个颜色空间中图像的空间定义差。 当在两个颜色空间中使用相同的融合策略时,在前一个颜色空间中融合的图像的光谱内容保留得比在后一个颜色空间中更好。 结果,包含HSV空间转换的应用程序可以减轻频谱恶化,而IHS转换的融合操作可以提升空间清晰度。