IHS与小波变换结合的遥感影像融合算法：结构相似度优化

"该资源是一篇2011年发表在《兰州大学学报（自然科学版）》上的科研论文，作者是王晓艳、刘勇和蒋志勇，主要研究领域为遥感影像处理，涉及图像融合技术。文章提出了一种结合IHS变换和小波变换的新型遥感影像融合算法，旨在解决传统方法中色彩畸变的问题，并通过结构相似度（SSIM）来优化融合效果，以保持影像的光谱特性。" 本文针对遥感影像处理中的一个重要问题——使用IHS变换和小波变换进行融合时可能出现的色彩失真，提出了一种创新的融合算法。IHS（Intensity-Hue-Saturation，强度-色调-饱和度）变换是一种将彩色图像转换到不同空间的方法，以利于光谱信息的处理；小波变换则是一种多分辨率分析工具，能够提取图像的细节信息。在传统方法中，这两者独立使用可能会导致融合后的图像在色彩上与原始图像有显著差异。 为了改善这种情况，该论文提出的融合算法首先应用IHS变换将多光谱图像转换到IHS空间，接着对亮度分量I和全色波段图像进行小波分解。关键在于，算法利用了结构相似度指标（Structural Similarity Index, SSIM）来适应性地调整融合过程。SSIM是一种衡量两幅图像结构相似程度的指标，它考虑了亮度、对比度和结构因素，能有效评估图像的质量。 在融合过程中，算法选取亮度分量I和全色波段图像高频系数的绝对值较大者作为新I分量的高频系数，而新I分量的低频系数则是通过两个源图像低频系数的加权平均得到。加权系数的确定依赖于计算I分量与全色波段之间的SSIM值，确保了融合后图像在保持高分辨率的同时，尽可能地保留了原有的光谱特性。 实验结果显示，该算法在提高遥感影像的空间分辨率的同时，有效地避免了色彩畸变，从而提高了影像分析的准确性和可靠性。这一研究成果对于遥感影像处理和分析，特别是在地球观测、环境监测、城市规划等领域具有重要的实践意义。 关键词包括：遥感、图像融合、IHS变换、SSIM、小波变换，这些关键词揭示了该研究的核心技术和关注点。该论文属于自然科学类别，其文献标识码A表示这是一篇原创性的学术研究论文。