高光谱成像技术将图像的空间结构信息与反映物质成分的地物光谱信息完美地相结合,而高光谱成像仪选取相位移动速度弥补技术来达成航空或遥感的高空间以及光谱分辨率的短波红外高光谱显影技术,该设备具有采集电磁波频谱谱段多、光谱波段宽度窄、光谱分辨率高、数据存储量大、图像和光谱合一等特点。由于这些技术带来的优势,使得高光谱图像在诸多领域中得以应用,如森林防火、油气探测、水文生态监测、地质勘查领域。因此高光谱图像空间分辨率质量的提升和重叠光谱区域充分利用就有了很强的研究意义和价值。实现高光谱图像的光谱精细程度和空间分辨率质量的提升为后续的物质定性分析和土地勘测分类等工作具有非常重大的意义。由于目前设备技术有限,致使得到的高光谱图像存在光谱不连续、光谱范围重叠、数据存储量大、空间分辨率不高等问题。在以往的研究中,对于重叠区域光谱处理的探究甚少;而对于高光谱图像空间分辨率质量上的提升已有许多算法方案,不过依旧存在光谱失真等问题,本文主要在光谱重叠区域融合和高光谱图像空间质量提升方面做了研讨,内容如下:(1)在高光谱图像中光谱范围可能有所重叠导致数据量增大,并且某一范围的光谱不足以反映物质成分,对于成像技术本身存在的种种缺陷,本文选取实施了一种在一维尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法基础上的光谱配准方法,将重叠区域的光谱进行光谱融合。通过实验显示,融合后的结果减小了高光谱图像数据量,并且融合后的光谱能够更好地反映地物所属物质类型,使得高光谱图像分类结果有了明显提升。(2)针对以往的高光谱空间分辨率质量的提升过程中效果不明显、频谱混叠等问题,本文提出了一种同时利用高光谱与全色图像细节信息的全色锐化算法。该方法首先利用高斯滤波器分别提取高光谱图像和全色图像的细节信息,从而分解不同比例尺度和分辨率的高光谱以及全色图像,随后分别合并细节的高频信息;其次在对高光谱和全色图像细节信息融合的同时通过系数进行调节融合效果;最后再将融合后的细节信息添加到高光谱图像中。本文提出的算法与其他算法对比具有更好的视觉效果并且在评价指标上结果较好。