融合方法有很多，典型的有HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt 等。ENVI 里除了 SFIM 以外，上面列举的都有。

基于亮度平滑滤波在遥感图像融合中的应用，一种图像融合算法

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

随着新卫星WorldView-2和WorldView-3的连续发射和快速发展，全色和多光谱图像融合成为一个热门研究课题。 为了解决当前用于全色和多光谱图像融合的方法的难题，即。 由于不可避免的频谱失真或需要引入麻烦的频率分析和重建，已经提出了一种基于SFIM（基于平滑滤波器的强度调制）和CA（对应分析）的方法。 首先介绍了加权梯度自适应滤波SFIM模型，该模型利用简单的计算特征提取全色图像的空间信息。 其次，引入了统计CA变换，并使用其多变量分析功能来处理空间信息的注入。 由于以上两个过程，提出