全色图像与多光谱图像是关于同一目标的不同图像，对于获取地球表面土地资源与环境等方面的信息起着非常重要的作用。全色图像通常具有比多光谱图像更丰富的空间细节信息，而多光谱图像提供图像的光谱信息。遥感图像融合用于将两者进行融合，提取全色图像中多光谱图像缺失的空间细节信息，并将该细节信息融合到多光谱图像中，形成具有更高空间分辨率同时不产生光谱失真的多光谱融合图像。遥感图像融合为遥感数据解译及应用提供更精确的数据。目前有很多遥感图像融合方法，按如何将空间细节信息融合到多光谱图像中，大致可归为三类：基于IHS(Intensity, Hue， Saturation)彩色空间方法、基于统计方法及基于变换域方法等。　　 遥感图像融合有两个主要难点：一是如何得到尽可能多的空间细节信息；二是如何产生尽量小的光谱失真。基于IHS彩色空间融合方法具有简捷快速等优点，该类融合方法也是遥感图像融合领域的热点。本文提出两种基于IHS彩色空间的遥感图像融合方法：　　 一、针对遥感图像融合的光谱失真问题，IHS-MC(IHS-Mean Corrected method)方法基于融合前后能量一致性的原理，即融合前后的图像亮度信息保持一致，在保持光谱信息的基础上，利用权值对全色图像进行修正得到融合亮度分量，该方法有效地保持光谱信息，然而会产生严重的块效应。本章提出一种改进的IHS-MC方法，在保持光谱信息的基础上，采用插值的方法削除权值矩阵块与块之间的不连续性，消除权值本身存在的块效应，从而有效地消除了融合图像的块效应。实验证明该方法能得到较好的融合效果。　　 二、在TIHS(Traditional IHS)方法的基础上提出全色图像与多光谱图像的亮度分量在局部近似呈线性关系的假设，认为某一像素位置上的融合图像的亮度分量与相应位置处全色图像的比值，近似等于该位置上的多光谱图像亮度分量的局部平均与全色图像的局部平均比值，在文中称之为平均亮度一致性。从而，可以通过该平均亮度比来估计融合亮度分量与原始全色图像之间的关系。实验效果表明该方法能得到较好的融合效果，有效地保持了空间细节信息和光谱信息。同时该方法可以灵活地调整实验过程中的窗口大小，以满足不同应用的需求。