孙铭吾，毛一梦

（1.南京审计大学实验中心，江苏南京 211800；2.厦门大学电子科学与技术学院，福建厦门 361005）

图像融合技术在军事、医学、遥感、自然资源的勘探以及管理等领域得到了广泛的应用，同时也引起了世界范围内的研究热潮[1]。马翰飞等人融合了飞机导航的可见光图像与红外图像，提高了飞机导航的精度与清晰度[2]。穆伟斌等人利用图像融合改进算法，提高了医学图像的融合质量，降低医生对疾病诊断的误诊率[3]。现有的被广泛使用的图像融合方法主要有IHS 变换法、主成分变换法、加权平均法和小波变换法等。白鑫等人通过IHS 变换与自适应区域特征构建高频子带的融合模型提高遥感图像的空间特性[4]。辛亚楠等人利用小波变换法提取光谱图像强度分量，建立融合光谱图像并宏观化细节信息[5]。主要对IHS变换法、主成分变换法以及加权融合法进行研究，利用MATLAB 平台编写程序，并对通过这3种方法融合后的图像作综合对比并得出结果。

1 三种方法性能比较

1.1 三种方法概述

（1）加权平均融合法

假设有两个图像A和B，大小都为M*N，参与融合后得到一个新的图像P,则对A和B两个图像通过加权平均法得到图像P的过程可表示为：

式中i表示原图像素的行，i=1,2,…,M；

j表示原图像素的列，j=1,2,…,N；

ω1、ω2表示加权系数，且ω1+ω2=1。

（2）IHS图像融合法

IHS 图像融合方法的原理是将IHS 空间中的低分辨率元素I0转换为高分辨率灰度图像中的元素I。IHS变换流程图如图1所示。

图1 IHS图像融合方法流程图

（3）主成分分析法

主成分分析又叫主分量分析、K-L变换等，是一种把多分量简化为少数综合分量的融合方法。……