异源、同源传感器影像融合的比较研究

遥感影像的融合是遥感界的一个研究热点。根据数据源的不同,影像融合可分为异源传感器影像融合和同源传感器影像融合。以TM与SPOT作为异源影像融合的例子,以IKONOS的MS与Pan作为同源影像融合的例子,用5种算法对两种融合类型进行实验与比较。结果表明,同源传感器影像的融合效果好于异源传感器影像的融合效果;不同的融合算法在异源和同源传感器影像融合中的表现不尽相同。SVR变换可同时应用于异源及同源传感器影像的融合,且在提高影像空间分辨率、信息量和清晰度的同时能很好地保持原始多光谱影像的光谱特征。SFIM虽然也可以在两种数据源的融合实验中获得较好的融合效果,但其高频信息融入度最差。MB虽然提高了融合影像的高频信息融入程度,但光谱保真度、信息量和清晰度却不理想。Ehlers适用于异源传感器影像间的融合,而WT则适用于同源传感器影像的融合。