图像融合基于matlab IHS变换与自适应区域特征遥感图像融合含Matlab源码 1636期

Posted 2022-01-15 紫极神光

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二、IHS简介

IHS图像融合方法千千万，我的只是其中一种！小白刚上手，记录每一分钟！希望高人指点！
颜色模型通常采用的红、绿、蓝(RGB)三原色模型
另外一种广泛应用的颜色模型是亮度、色调、饱和度(IHS) 颜色模型
亮度表示光谱的整体亮度大小，对应图像的空间分辨率，与地物表面粗糙度相对应, 代表地物的空间几何特征。（光源或物体明亮程度）
色调描述纯色的属性，决定与光谱的主波长。（物体什么颜色）
饱和度表征光谱的主波长在强度中的比例，色调和饱和度代表图像的光谱分辨率。（物体颜色的浓淡）
下图为IHS 图像融合的步骤

下图为IHS 图像此方法的变换矩阵

那么以上就是我们需要的知识。下面是图像

MS（多光谱） 图像

PAN（全色）图像

三、部分源代码

%% 
% title：基于HIS的Image Fusion
% Algorithm : 
% 将高分辨的全色影像和低分辨率的多光谱影像进行融合处理后
% 得到多光谱影像，使融合后影像具有较高的空间分辨率，同时
% 具有较丰富的光谱信息
close all
clear
clc
%% 读入高光谱图像
I_MSS = mat2gray(im2double(imread('1-MSS.tif')));
I_MSS = I_MSS(:,:,1:3);
subplot(121)
imshow(I_MSS)
title('多光谱图像')

I_MSS = imresize(I_MSS,4);    % LMS上采样4倍
R = I_MSS(:,:,1);
G = I_MSS(:,:,2);
B = I_MSS(:,:,3);

%% 读入全色图像
I_PAN = mat2gray(im2double(imread('1-PAN.tif')));
[ylen, xlen, c] = size(I_MSS);

%% IHS变换
% RGB ==> IHS 正变换矩阵
tran1 = [ 1/3,         1/3,         1/3;       
          -sqrt(2)/6,  -sqrt(2)/6,  sqrt(2)/3;      
          1/sqrt(2),   -1/sqrt(2),  0         ];
  
% IHS ==> RGB 逆变换矩阵
tran2 = [ 1,  -1/sqrt(2),  1/sqrt(2);       
          1,  -1/sqrt(2),  -1/sqrt(2);      
          1,  sqrt(2),     0           ];

trans_in = [reshape(R, 1, ylen * xlen); ...
            reshape(G, 1, ylen * xlen); ...
            reshape(B, 1, ylen * xlen)];

四、运行结果

五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社，2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社，2015.