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一种Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法
引言
遥感技术已经成为了现代地球资源知识管理和环境监测中不可或缺的工具。随着遥感技术的不断发展，我们可以获得高质量的遥感图像。然而，由于特定传感器的制造和校准要求，单一传感器所产生的图像往往不足以满足应用需求，需要对多个图像进行融合。因此，遥感图像融合已成为研究热点。
本文提出了一种基于Curvelet变换和IHS变换相结合的高分辨率遥感图像融合方法。这种方法能够利用不同分辨率的遥感图像来产生一个具有高分辨率的图像。我们将这种方法应用到一系列遥感图像上，并且将其与其他常用的图像融合方法进行比较，如总变差方程(TotalVariation,TV)、小波变换(Wavelet)、Gram-Schmidt正交化等，以验证其有效性和可靠性。
Curvelet变换
Curvelet变换可以用于提取图像中的曲线信息。曲线可以用小线段的组合来近似描述。在Curvelet变换中，不同方向的曲线以极坐标的形式被表达，即在图像上不同角度上的不同长度段，它们组成的线段称为曲线。
通过对融合图像进行Curvelet变换，我们可以将图像分解成不同的尺度和方向的子带，然后对每个子带进行处理，再将子带进行重构得到最终融合图像。
IHS变换
IHS变换是一种基于像素值进行转换的全色图像融合方法。IHS反映了三个显著性质——强弱、饱和度和色调——并且可以恢复出原始图像。然而，IHS变换不能够同时保存保真度和空间分辨率。因此，IHS变换的融合过程要能够兼顾这两个方面。
Curvelet和IHS的结合
在我们的方法中，首先利用Curvelet变换将低分辨率太阳能图像分解成不同的方向和尺度的子带图像。然后，再利用IHS变换将这些分解后的子带图像与高分辨率地球图像相结合。最后，对整个图像进行重构，得到高分辨率的融合图像。
实验结果
我们使用了四张不同分辨率的图像，并将它们与所提出的方法以及TV、小波和Gram-Schmidt正交化方法进行比较。实验结果表明，所提出的方法比其他方法获得更高的色彩保真度和视觉效果。所提出的方法能够提高图像的空间分辨率，并提高对图像细节信息和轮廓的捕捉能力。
总结
本文提出了基于Curvelet变换和IHS变换相结合的高分辨率遥感图像融合方法。用实验结果证明了这种方法的有效性和可靠性，其高分辨率下的融合结果比其他方法更为准确和自然。而且，这种方法不仅提高了图像保真度，而且可以在捕捉细节信息和轮廓时获得更高的精度。