加权，IHS，PCA 三种融合算法 图形融合

资 源 简 介

加权，IHS，PCA 三种融合算法 图形融合

详 情 说 明

图像融合是遥感图像处理中常用的技术手段，它能综合不同分辨率或不同传感器图像的优势，生成信息更丰富的合成图像。目前主流的三种算法各有特点：

加权融合 最基础的融合方法，通过人为设定权重系数对两幅图像进行线性组合。关键在于权值分配策略，常见的有基于局部方差、梯度等特征的自适应权重计算方式。该方法计算简单但容易丢失高频细节。

IHS变换融合 基于色彩空间转换的技术，先将多光谱图像从RGB空间转换到IHS（亮度-色度-饱和度）空间，然后用高分辨率图像的亮度分量替换I分量，最后逆变换回RGB空间。优势在于能较好保持光谱特性，适用于遥感图像与全色图像的融合。

PCA变换融合 通过主成分分析将多光谱图像分解为多个不相关的分量，用高分辨率图像替换第一主成分后再进行逆变换。这种基于统计特性的方法能有效保留原始图像的主要信息特征，但对波段相关性较强的数据效果更佳。

实际应用中需根据数据类型选择算法：若需保持光谱保真度优先考虑IHS；当图像波段间相关性明显时PCA更具优势；加权融合则适合快速实现基础融合需求。现代融合系统常结合多种算法优势进行改进，例如采用IHS与Wavelet变换的混合方法等。