摘要：为了解决当前遥感图像融合算法在利用图像低频系数完成信息融合时忽略了系数间的信息差异度,导致融合图像存在块效应以及光谱扭曲的不足,提出了一种基于Shearlet变换结合动态融合规则的遥感图像融合算法。利用HSV变换提取多光谱图像中的亮度分量。并基于Shearlet变换,对多光谱图像中的亮度分量以及全色图像进行分解,获取相应的低频系数与高频系数。再根据低频系数对应的方差特性,建立动态融合规则,完成低频系数的融合。以高频系数对应的平均梯度为依据,完成高频系数的融合。通过Shearlet反变换获取新的亮度分量,将其与初始的色彩分量以及饱和度分量进行HSV反变换,输出融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,方法具有更高的融合质量,输出融合遥感图像保留了更多的细节信息以及更好的光谱信息。