【摘要】：10．3 基于空间—光谱投影算法的城市遥感影像融合空间—光谱投影算法包括空间投影算法和光谱投影算法，两者具有类似的原理。在一系列基于人眼视觉机理提出的合理假设条件下，高斯核函数是尺度空间唯一的线性变换核。与其他融合算法一样，在应用空间—光谱投影算法之前，全色影像和多光谱影像需要进行严格的空间配准，并将多光谱影像重采样至全色影像相同的分辨率。
基于空间—光谱投影算法的城市遥感影像融合_城市遥感
10．3 基于空间—光谱投影算法的城市遥感影像融合
空间—光谱投影算法包括空间投影算法和光谱投影算法，两者具有类似的原理。空间投影算法的核心思想是:从原始全色影像和原始多光谱影像中提取空间细节信息，并按照一定的规则投影到多光谱影像中;而光谱投影算法的核心思想是:从原始全色影像和原始多光谱影像中提取光谱信息，并按照一定的规则投影到全色影像中。因此，提取空间细节信息和光谱信息是空间—光谱投影算法的关键。
众所周知，人在不同的距离下，观测同一图像获得的感受是不一样的。如远距离看到的是图像轮廓，近距离下看到的是更多细节，这就是尺度效应。尺度空间技术是从原始图像出发导出一系列越来越平滑、越来越简化的图像，随着尺度的增加，输出的图像越来越模糊，细节信息越来越不明显，越多的细节被丢弃，这些细节对人眼视觉起关键作用，利用它可以有效地进行目标识别、特征提取等。尺度空间的这个特性，可以用来提取空间细节信息和光谱信息。
高斯函数作为卷积核生成的尺度空间是目前最完善的尺度空间之一，它是一种模拟人眼视觉机理的理想数学模型。在一系列基于人眼视觉机理提出的合理假设条件下，高斯核函数是尺度空间唯一的线性变换核。空间—光谱投影算法是在高斯尺度空间中进行的。
与其他融合算法一样，在应用空间—光谱投影算法之前，全色影像和多光谱影像需要进行严格的空间配准，并将多光谱影像重采样至全色影像相同的分辨率。同时按式(10-3)计算多光谱影像的亮度影像Ave:
Ave=(R+G+B)/3 (10-3)
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