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随着遥感卫星技术的发展应用,遥感图像在日常生活和军事上具有重要作用。多光谱图像具有较高的光谱分辨率,光谱信息丰富,但由于物理器件的限制,空间分辨率较低,而全色图像具有较高的空间分辨率,空间细节清晰,但光谱分辨率较低。多光谱和全色图像融合是将全色图像的空间纹理信息注入到多光谱图像,以合成高空间分辨率和高光谱分辨率的多光谱图像。高空间分辨率的多光谱图像有助于后续的地物分类、目标识别等处理。本文主要针对多光谱图像和全色图像空间分辨率为4：1的情形进行讨论,研究内容和成果如下所示：(1)分析了基于IHS变换图像融合算法,指出光谱失真的主要原因之一是替换成分和被替换成分之间存在显著性差异,并提出了改进思路；分析基于局部相关性的遥感图像全色锐化方法可知该算法具有光谱保真度高的优点,但时间复杂度高,融合规则设置复杂。设计了一种基于IHS和NSCT相结合的图像融合算法,首先对上采样后的多光谱图像进行IHS变换,然后对亮度I和全色图像P进行NSCT分解。为了保留多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,融合图像的低频选择亮度I的低频信息,融合图像的高频直接选择全色图像P的高频。该算法融合规则简单,结合了IHS融合速度快的优点和NSCT图像融合光谱保真度高的优点,实验结果表明证明融合图像光谱保真度较高,纹理清晰。(2)分析指出对图像双三次插值上采样的不足,为了解决这个问题,首先采用两步稀疏编码对空间变换后的亮度分量I进行空间放大,使其包含更丰富的空间细节信息；然后设计了基于边缘保护的融合规则,该融合规则兼顾了像素点和局部窗口区域,以保护全色图像的边缘纹理,逆变换合成新的亮度S；对全色图像P进行Canny边缘提取,新亮度S相应边缘位置的像素值用全色图像P的相应位置的像素值替换,以进一步保护边缘信息,得到最终的替换成分PI,最后逆空间变换到RGB彩色空间,获得最终的高空问分辨率的多光谱图像。实验结果表明该算法融合图像光谱保真度较高的同时空间纹理更清晰,视觉感知更好。