常用的遥感融合方法常导致较严重的光谱畸变,为减少融合图像光谱特征的扭曲,提出三种新融合方法即合成变量比值法(SVR)、平滑滤波亮度调制法(SFIM)和Gram_Schimdt变换法(GS)。采用定量分析方法,分别对中等分辨率Landsat ETM+数据和高分辨率Quickbird数据的融合效果进行了评价。结果表明,不同方法具有不同的光谱保真度和空间信息融入度。同一种方法对于不同分辨率的遥感数据具有不同的融合效果。对中等分辨率Landsat ETM+数据,SFIM能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用中等分辨率Landsat ETM+数据进行融合处理时,SFIM优于合成SVR和GS;在高分辨率Quickbird数据的融合中,SVR能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用高分辨率Quickbird数据进行融合处理时,SVR则优于SFIM和GS。在中等分辨率Landsat ETM+数据、高分辨率Quickbird数据融合处理中,基于SFIM、SVR融合方法能分别获得较好的视觉效果,又能改善目视解译和遥感分类精度。

学术论文 利用Matlab实现基于小波变换的遥感图像融合

基于MATLAB的IHS遥感图像融合仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

有效将多光谱图像和高分辨率图像进行融合.

【doc】Matlab在遥感图像融合算法及质量评价中的应用.doc

关于多源遥感图像融合方法研究毕业论文，后面附matlab代码

基于matlab的小波变换遥感图像融合的文档，适合遥感方面的人员阅读。

完整代码，可直接运行

基于MATLAB多源遥感图像融合及效果评价。融合方法有加权融合、基于IHS变换融合、基于主分量变换融合和基于小波变换融合。

Gram-Schmidt是一种光谱锐化方法 本文查阅相关文献对该方法在图像融合方面做了全面详尽的介绍！