使用高分辨率遥感图像进行像素级图像融合，在图像小波分解时，通过计算不同分解层数下得到的融合图像的熵来决定图像的小波分解层数；在图像小波重建时，引入局部相关系数，并在不同的分解层上设置不同的阈值进行有选择的高频系数替换，实现图像的像素级融合。并使用Quickbird全波段与多光谱数据进行试验，得到了分辨率高、光谱畸变微小的彩色融合图像。
### 顾及光谱畸变的高分辨率图像融合方法研究
#### 一、研究背景与意义
随着遥感技术的发展，获取高空间分辨率的遥感图像成为可能，这对于地球资源监测、环境保护等领域具有重要意义。然而，传统的遥感图像通常存在分辨率与光谱信息之间的矛盾：即高空间分辨率图像往往光谱分辨率较低，而高光谱分辨率图像的空间分辨率又不高。为了解决这一问题，图像融合技术被广泛应用于提高图像的空间分辨率同时保持较好的光谱特性。
#### 二、关键技术与方法
本文提出了一种顾及光谱畸变的高分辨率图像融合方法，主要包括以下几个关键技术点：
1. **小波分解层次的选择**：在图像融合过程中，首先利用小波变换对图像进行分解。不同于以往固定分解层数的方法，本文采用了一种动态确定分解层数的策略。具体而言，通过计算不同分解层数下的融合图像熵，选择熵值最大的分解层数作为最优分解层数。这种方法能够确保融合后的图像包含尽可能多的信息量。
2. **局部相关系数的应用**：为了进一步减少图像融合过程中的光谱畸变，引入了局部相关系数的概念。局部相关系数反映了图像局部区域内像素间的相关性。在图像小波重构阶段，根据局部相关系数的不同，在不同的分解层上设置不同的阈值，以实现有选择性的高频系数替换。这种基于局部特征的方法可以有效地保持图像的细节特征，同时减少因高频信息处理不当而导致的光谱失真。
3. **融合策略**：在融合过程中，考虑到不同层次的信息对于最终图像质量的影响不同，采用了分层融合的策略。低频部分主要负责图像的整体结构和形状，因此直接采用多光谱图像的低频成分；而对于高频部分，则结合全色图像和多光谱图像的信息，通过上述提到的局部相关系数和阈值设置方法进行融合，以保留更多的细节信息。
#### 三、实验验证
为了验证所提出方法的有效性，作者使用了QuickBird卫星提供的全波段（Panchromatic）与多光谱（Multispectral）数据进行了实验。QuickBird是一种高分辨率商业遥感卫星，其全波段图像具有非常高的空间分辨率（约2.4米），而多光谱图像则提供了丰富的光谱信息（但空间分辨率为10米左右）。通过将这两种数据融合，获得了既具有高空间分辨率又保留了良好光谱特性的彩色融合图像。实验结果表明，该方法能够显著提高图像的空间分辨率，同时光谱畸变程度很小，达到了预期的效果。
#### 四、结论
本文提出了一种考虑光谱畸变的高分辨率图像融合方法，通过对小波分解层次的选择、引入局部相关系数以及分层融合策略等关键技术的综合运用，有效解决了传统图像融合中存在的光谱畸变问题。该方法不仅提高了融合图像的空间分辨率，还较好地保持了光谱特性，对于遥感图像处理领域具有重要的理论和实践价值。未来的研究方向可以进一步探索更多样化的图像融合算法，以适应不同应用场景的需求。
