基于Kurtosis-IHS的遥感影像融合

基于Kurtosis-IHS的遥感影像融合
遥感影像融合技术旨在综合不同传感器获得的遥感数据，以提高传感数据的质量和准确性。

其中Kurtosis-IHS （K-IHS）融合算法是近年来较为流行的一种遥感影像融合方法，其将Kurtosis变换与颜色空间变换相结合，实现高质量的遥感影像融合效果。

Kurtosis变换主要用于捕捉遥感图像中的多样性和非高斯分布的特征，而IHS变换是一种基于RGB空间的颜色空间变换方法。

K-IHS融合算法将这两种变换结合在一起，首先将多光谱和全色图像分别进行Kurtosis变换，然后对其重构后的数据进行IHS变换，最后将低频系数合并产生融合图像。

相较于其他常用的遥感影像融合算法，K-IHS融合算法有以下三个优点：
一是它可以充分捕捉遥感图像中的非高斯分布特征。

Kurtosis 变换对数据中的小尺度变化和弱纹理特征有较高的响应能力，在融合过程中能够提供更为精细的细节信息。

二是它能够有效解决反射率问题。

全色图像表现出较高的精度和反射率，而多光谱图像则具有更丰富的信息。

然而在传统的多光谱和全色图像融合算法中，往往会由于反射率的不一致性而导致融合后图像的色调和亮度出现较大差异。

而在K-IHS 融合算法中，反射率问题得到了较好的解决。

三是它能够保持多光谱图像的特有信息。

在K-IHS算法的过
程中，多光谱图像被分解成高频和低频两部分，而低频分量又分解成颜色分量和亮度分量。

其中亮度分量受到全色图像的影响，而颜色分量则保持着多光谱图像本身的特有信息。

因此，K-IHS算法保留了多光谱图像的特有信息，进而实现了高质量的融合效果。

总之，K-IHS融合算法在遥感影像融合领域中具有良好的应用前景，和较为广泛的应用场景。

在实际的遥感应用中，人们可根据具体需求选择不同的遥感影像融合算法，以提高遥感数据的质量和准确性。