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本研究针对高分辨率QuickBird数据的融合，选取了IHS变换法、Brovey变换法、主成分变换法(PC)、Gram-Schmidt变换法、SFIM以及小波变换等影像融合方法对QuickBird全色影像和多光谱影像进行了融合。并从信息量、光谱保真度、清晰度、空间纹理细节以及地物识别精度等方面对上述方法的融合结果进行了评价分析。针对融合中IHS变换法和SFIM法存在的问题，提出了改进方法。主要研究成果如下：
1.IHS融合影像中植被存在明显的光谱扭曲现象，但是能够通过一定的方式进行改善，同时IHS融合影像最清晰，可用于目视解译或进行假彩色影像的融合。Brovey方法虽然能够提高融合影像的清晰度，但存在严重的光谱扭曲现象，且不同地物表现不同的光谱扭曲。PC融合结果的清晰度较差。SFIM融合结果的光谱保持较好，但清晰度相对较差。小波变换和Gram-Schmidt融合结果不论是在光谱保真还是在清晰度的提升上，均表现优异。
2、针对IHS融合方法和SFIM融合方法存在的问题，本文进行了改进试验，试验结果表明，对于IHS融合，在使用去除近红外影像信息的VISPAN波段替代PAN波段进行IHS融合时，能够明显降低光谱扭曲现象，同时能够获得具有鲜艳植被信息的彩色影像。对于SFIM方法，先对影像进行IHS变换然后对Ⅰ分量进行SFIM增强，最后进行IHS反变换，融合结果的清晰度相对于SFIM融合结果有明显提升，同时光谱保真程度也优于IHS变换融合。