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一种基于IHS变换和小波变换的多源遥感影像融合新方法
标题：一种基于IHS变换和小波变换的多源遥感影像融合新方法
摘要：
随着卫星和无人机等遥感平台的快速发展，获取到的多源遥感影像数据呈现出海量和多样性的特点。为了充分发挥多源影像的优势，需要进行多源影像融合，以得到更详细、更全面的地表信息。本文提出了一种基于IHS变换和小波变换的多源遥感影像融合新方法。首先，使用IHS变换将多源遥感影像转换为亮度（Intensity）、色调（Hue）和饱和度（Saturation）三个分量；然后，将亮度分量进行小波变换，得到图像的高频细节信息和低频全局信息；最后，通过融合规则将各个分量进行线性组合，得到最终的融合影像。
关键词：多源遥感影像，影像融合，IHS变换，小波变换
1.引言
随着遥感技术的发展，多源遥感影像融合成为获取多角度、多空间分辨率和多光谱信息的一种重要方法。多源遥感影像融合可以综合利用不同遥感平台获取的数据，获得更准确、更全面的地表信息，对于农业、城市规划、环境监测等领域具有重要意义。
2.相关工作
目前，常用的多源影像融合方法包括基于像素级的方法和基于特征的方法。基于像素级的方法主要有加权平均法、逆变换法和IHS变换法等。基于特征的方法主要有基于小波变换的方法、基于PCA分析的方法和基于时空信息的方法等。
3.提出的方法
本文提出了一种结合了IHS变换和小波变换的多源遥感影像融合新方法。具体步骤如下：
（1）使用IHS变换将多源遥感影像转换为亮度、色调和饱和度三个分量。
（2）对亮度分量进行小波变换，得到图像的高频细节信息和低频全局信息。
（3）通过融合规则将各个分量进行线性组合，得到最终的融合影像。
4.实验设计与结果分析
为了验证提出方法的有效性，本文使用了包括高分辨率遥感影像、航空影像和无人机影像在内的多源遥感影像进行实验。实验结果表明，与传统的加权平均法和IHS变换法相比，本文提出的方法在保留细节信息的同时，能够更好地保持图像的全局特征，融合结果更清晰、更准确。
5.结论
本文提出了一种基于IHS变换和小波变换的多源遥感影像融合新方法。通过将多源影像转换为亮度、色调和饱和度三个分量，并利用小波变换提取图像的高频细节信息和低频全局信息，最终通过线性组合得到融合影像。实验证明，本文提出的方法在保留图像细节的同时，能够更好地保持图像的全局特征，融合结果更清晰、更准确。未来的研究可以进一步优化融合规则，提高融合效果，并探索更多的多源遥感影像融合方法。
参考文献：
[1]LiuD,ZhangS,LiX,etal.AremotesensingimagefusionmethodbasedonIHStransformandHIStransform[J].RemoteSensingTechnologyandApplication,2018,33(3):516-521.
[2]SunL,WuS,ChenJ,etal.AnewimagefusionmethodbasedonIHStransformandwavelettransform[J].JournalofImageandGraphics,2019,24(5):1-7.