遥感图像处理与应用 PCA算法融合图像

基于PCA的遥感图像和红外图像融合的研究

引言
＝
喜ｘ
—
（１）
（２）ｘ是样本的均值。Ｉｘ。，ｉ一，］南（１）得协方羞矩阵
ｓ＝１Ｎ
）（）
（２）
（３）ｓ，的秩为ｋ，｛ｌｉ＝１，２，・，ｋ｝和｛ｌ＝ｌ，２， …，足｝分别为ｓ的非零特征值和和特向量，且Ａ： ≥…≥ ，存存ｓＷ，＝ｗ。设
２基于改进的ＩＨｓ和ＰＣＡ算法的像融合过罔像融合技术，是指将两个或者更多的对同一特定场景的图像算法过程流『』Ｉ】下：（Ｉ）对多光谱像进行ＩＨＳ变换，僻到Ｉ、Ｈ、Ｓ个分量（２）对分辨率图像进行ＰＣＡ变换，取个成份进行进行融合，产生一个对场景的新的诠释图像。在遥感罔像ｔ，多光谱ＨＳ变换得到（３）埘Ｉ和ｌ进行直 ‘ ｐ（４）刈ＩＪ口后的结构图像和全色图像足最重要的两类。然而，多光谱冈像分辨率不高，全ＩＨＳ逆变换法流程如罔１色网携带着极为多彩的空间信息。实际应用中需要提取两者的优进行Ｔ得到的实验结如同２。点，解决之道是利用网像融合技术对两者进行处理… 。红外图像和可见光冈像则是不同的拍摄工具下对特定物体的小同表现，通过融合技术可以人们在一幅图中获取到更多的信息，便于人眼的观察和判断。本文使用主成份分析法（ＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙ — ｓｉｓ）１２１，进行研究。主要步骤为：（１）图像前期预处理；（２）像的配准；（３）像的融合；（４）图像分析。ｌＰＣＡ算法介绍和ＩＨＳ变换图像融合的层次分为：像素级、特征级和决策级ｌ－｝ｌ。对融合后的图像分析有两种方法，一种是主观法，另一种是客观法主观法根据观察者对融合后的冈像总体印象感知。客观法足通过一系列的对比参数数据对图像的结果进行评价。１．１ＰＣＡ算法介绍ＰＣＡ是对数据的一种分析方法。又称Ｋ — Ｉ变换。通过ｘＩｆ一组数据的线性变换，将一组多维的数据转换成低维度的一组线性无关的数据，从ｉｎｊ实现降维的过程。可以通过分析低维度的数据，得到对高维度数据信息的理解。过程如下：（１）取图像样本｛ｘ．， …，Ｘ１，其中向量ｘｉ（ｉ＝０，１， …ｎ）为像素灰度值。求ｍ样本集的平为主成分矩阵，向量ｗ．称为数据的主成份。

遥感入门图像融合ppt课件

遥感图像的融合处理
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1
图像融合处理
• 当代航天遥感系统已能为用户提供高空间分辨率、高波谱分辨率和高时间分辨率的海量图像。如何将同一地区的各种遥感图像的有用信息融合在一起是遥感应用研究的课题之一。
• 从二十世纪70年代的航天遥感应用的研究和实践表明：由于在可见光和红外波段，各类植被的响应大都互相重叠。因此，单用一种多光谱图像进行分析，要解决土地覆盖、耕地和森林资源监测、军事侦察等问题是不可能的。
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8
2.基于彩色空间变换的影像融合法-- 彩色变换
• 遥感图像融合方法的关键技术之一是彩色变换，下面首先简单介绍彩色变换。
• 彩色变换又称为彩色编码，所谓彩色变换即为两种彩色模型编码系统之间的变换。
• 彩色模型指的是某个三维彩色空间的一个可见光子集。它包含某个彩色域的所有彩色，彩色模型的用途是在某个彩色域内方便地指定彩色。由于任何一个彩色都只是可见光的子集，所以任何一
个彩色模型都无法包含所有的可见光。
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9
基于彩色空间变换的影像融合法
– 首先，必须将图像进行严格的几何校正，使不同的遥感图像在几何上能完全匹配，并且分辨率一致。
– 将多波段图像由RGB彩色系统变换到IHS彩色系统中；
– 用高分辨率的图像代替I分量，进行彩色逆变换，就可以得到融合图像
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H arctan[
2R G B ] C 3 (G B )
C 0, ifG B
C
, if
G B
S 6 R 2 G 2 B 2 RG RB GB 3
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17
3.基于PCA变换的融合
对低分辨率图像进行PCA变换后，以高空间分辨率图像代替第一主成分，进行反变换。

遥感图像PCA融合的并行算法研究与实现

（Ｘｉ－Ｘ）（Ｙｉ－Ｙ）
ｉ＝１
ｉ＝（Ｎ－１）Ｓ／Ｎ＋１
ｉ＝（Ｎ－１）Ｓ／Ｎ＋１
（ｓ－１）
（２）
每个结点先分别计算该结点上图像的局部
ｅｎｄｎｕｍ
! ｘｉ，其中ｘ表示Ｒ、Ｇ、Ｂ三个波段中的一个，
ｉ＝ｂｅｇｉｎｎｕｍ
ｂｅｇｉｎｎｕｍ为该结点所读取图像的起始象素的标号，
（４）对每个结点，将Ｐ矩阵的第一主成分用经
过拉伸后的全色图像ｐａｎ的数据替换。由于ｐａｎ图
像拉伸需要用到ｐａｎｍａｘ，ｐａｎｍｉｎ，以及Ｐ１ｍａｘ，Ｐ１ｍｉｎ，如何计算出全局的最大最小值有多种方法。我们采用的
方法是：各个结点先计算本结点上的最大最小值，
２ＰＣＡ融合的串行算法
主成分分析在数学上称为Ｋ－Ｌ变换［２］，是在统
计特征基础上进行的一种多维（多波段）正交线性变
换。实际操作是将原来的各个变量（这些变量中部分
有相关关系）重新组合，组合后的新变量是互不相关
的。此方法用于对全色图像和多光谱图像数据进行
３ＰＣＡ融合并行算法Ｐ－ＰＣＡ及其优化为了提高算法效率，满足实时性要求，我们设
计了可扩展性能好、执行效率高的ＰＣＡ融合并行算法Ｐ－ＰＣＡ（ＰａｒａｌｌｅｌＰｒｉｎｃｉｐａｌ－Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ－Ａｎａｌｙｓｉｓ）。３．１数据划分
常用的并行编程模型主要有：任务并行，流水线并行和数据并行三类。由于ＰＣＡ融合方法对各个象素单元的操作基本相同，因此我们选择数据并行模型。对数据集的划分采用的是垂直分割方法，将图像以水平线分割到每个结点，保证每个进程间的交互尽量少。设结点数为Ｎ，图像的总行数值为ｍ，若ｍ能整除Ｎ，则每个结点分配到的图像行数为ｍ／Ｎ；若不能整除，则非ｒｏｏｔ进程的结点分配到的图像行数为ｍ／Ｎ，剩余的行数分配给ｒｏｏｔ结点进程，为ｍ－ｍ／Ｎ×（Ｎ－１）。这种数据划分简单易行，且满足负载均衡的要求。３．２并行算法流程

遥感图像处理图像融合

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像素级图像融合
像素级融合是最低层次的图像融合，它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定的融合原则，进行像素的合成，生成一幅新的影像。融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节信息，直接服务于目视解译，自动分类。高空间分辨率的全色影像和高光谱分辨率的高光谱影像的像素级融合影像一般具有以下性质（Wald,1997）：
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当前像素级数据融合的研究特点
• 研究工具：新的数学理论和计算智能理论 • 研究手段：对已有方法进行组合、集成 • 研究目标：以光谱信息提取为目标
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遥感数据常用的像素级融合方法
• 代数法 • 基于彩色空间变换的影像融合法 • 基于主成分分析的影像融合法 • 基于高通滤波影像融合法 • 基于小波变换影像融合法 • 基于小波的HIS影像融合
在某个彩色域内方便地指定彩色。由于任何一个彩色都只是可见光的子集，所以任何一个彩色模型都无法包含所有的可见光。
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基于彩色空间变换的影像融合方法-IHS彩色变换
• 从色度学可知，颜色可用三基色来表示，例如，用红、绿、蓝所含成分的多少来表示颜色（即RGB系统）。颜色RGB编码具有方法简单，便于彩色显示和彩色扫描的优点。因此目前常用于彩色显示器和彩色扫描仪上。
数据处理技术提取各遥感数据源的有用信息，最后将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中进行综合判读或进一步的解析处理。
图像融合是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程。着重于把那些在空间和时间上冗余或互补
的多源数据，按照一定的规则进行运算处理，获得比任何一种数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。

基于PCA的遥感图像和红外图像融合的研究

基于PCA的遥感图像和红外图像融合的研究文章在原有的PCA算法的为核心的基础上，加入了IHS变换。

充分利用两个算法的优点。

并对整个图像融合过程进行新的改进和优化。

文章将新的改进分别应用于遥感图像和红外图像的融合。

对图像的融合得到了较为理想的结果。

标签：PCA算法；遥感图像；红外图像引言图像融合技术，是指将两个或者更多的对同一特定场景的图像进行融合，产生一个对场景的新的诠释图像。

在遥感图像中，多光谱图像和全色图像是最重要的两类。

然而，多光谱图像分辨率不高，全色图携带着极为多彩的空间信息。

实际应用中需要提取两者的优点，解决之道是利用图像融合技术对两者进行处理[1]。

红外图像和可见光图像则是在不同的拍摄工具下对特定物体的不同表现，通过融合技术可以让人们在一幅图中获取到更多的信息量，便于人眼的观察和判断。

本文使用主成份分析法（Principal Component Analysis）[2]，进行研究。

主要步骤为：（1）图像前期预处理；（2）图像的配准；（3）图像的融合；（4）图像分析。

1 PCA算法介绍和IHS变换图像融合的层次分为：像素级、特征级和决策级[3]。

对融合后的图像分析有两种方法，一种是主观法，另一种是客观法。

主观法根据观察者对融合后的图像总体印象感知。

客观法是通过一系列的对比参数数据对图像的结果进行评价。

1.1 PCA算法介绍PCA是对数据的一种分析方法。

又称K-L变换。

通过对一组数据的线性变换，将一组多维的数据转换成低维度的一组线性无关的数据，从而实现降维的过程。

可以通过分析低维度的数据，得到对高维度数据信息的理解。

过程如下：1.2 IHS变换IHS变换中，I表示亮度，H表示色调，S表示饱和度。

通过转换将RGB图像分解成I、H、S[4]。

三个分量互相独立。

图像的RGB和IHS的相互转换是相互可逆的过程。

目前IHS变换有好几种方式。

有基于球体、柱体、三角形和单六角锥变换。

主要区别是在于选取的坐标系和主颜色采用的色调等。

遥感图像融合方法

遥感图像融合方法遥感图像融合是指将来自不同传感器或不同波段的遥感图像进行融合，以获取更丰富的信息和更高的分辨率。

在遥感领域，图像融合技术被广泛应用于土地利用分类、环境监测、资源调查等领域。

本文将介绍几种常见的遥感图像融合方法，以及它们的优缺点和适用范围。

首先，基于像素级的遥感图像融合方法是最简单和常见的方法之一。

这种方法将来自不同传感器的图像进行逐像素的加权平均或逻辑运算，以获得融合后的图像。

这种方法的优点是简单易行，适用于大多数遥感图像。

然而，由于它忽略了图像的空间信息，导致融合后的图像质量较低，对细节的保留不足。

其次，基于特征的遥感图像融合方法通过提取图像的特征信息，如边缘、纹理等，然后将这些特征信息进行融合。

这种方法能够更好地保留图像的细节信息，提高融合后图像的质量。

然而，这种方法需要对图像进行复杂的特征提取和匹配，计算量较大，且对图像质量和几何精度要求较高。

另外，基于变换的遥感图像融合方法是利用变换域的方法对图像进行融合，如小波变换、PCA变换等。

这种方法能够更好地提取图像的频域信息，获得更高质量的融合图像。

然而，这种方法对图像的几何变换和配准要求较高，且需要较高的计算复杂度。

此外，基于深度学习的遥感图像融合方法是近年来的研究热点。

通过使用深度神经网络对图像进行端到端的融合，能够更好地提取图像的语义信息，获得更高质量的融合图像。

然而，这种方法需要大量的训练数据和计算资源，且对算法的调参和模型的选择要求较高。

综上所述，不同的遥感图像融合方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。

在实际应用中，需要根据具体的需求和条件选择合适的融合方法，以获得最佳的效果。

希望本文能够对遥感图像融合方法有所了解，并为相关研究和应用提供参考。

基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法

基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法纪峰;李泽仁;常霞;吴之亮【摘要】In order to improve the problem of the lack of detailed information in expression of image using non-subsampled Contourlet transform (NSCT), this paper proposes an improved method based on principal component analysis (PCA) and NSCT transform remote sensing image fusion. Firstly, PCA transform is applied to the low spatial resolution multi-spectral (MS) image, and then the first principal component (PC1) is extracted. Secondly, NSCT transform is applied to the PC1 and the high spatial resolution panchromatic (PAN) image. For the low frequency coefficients of the above two, the rules of wavelet transform fusion are used, and for the high frequency coefficients the adaptive weighted fusion rules based on region standard deviation are used. Finally, we get the fusion image by using inverse NSCT transform and inverse PCA transform. The results show that the method combines the detail information of the source image effectively, and also get better visual effect and better evaluation index.%为了改善非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像细节信息表达的缺失问题,提出了一种新的基于主成分分析(PCA)和NSCT的遥感图像融合方法.首先对低空间分辨率多光谱(MS)图像进行PCA变换,提取第一主分量(PC1);其次,对PC1和高空间分辨率全色(PAN)图像进行NSCT变换,对二者的低频系数采用小波变换的融合规则,高频系数采用基于区域标准差自适应加权的融合规则;最后,经过PCA逆变换和NSCT逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明,该方法不仅有效地融合了源图像的细节信息,而且得到了较好的视觉效果和较优的评价指标.【期刊名称】《图学学报》【年(卷),期】2017(038)002【总页数】6页(P247-252)【关键词】遥感图像融合;NSCT变换;PCA变换;小波变换;融合规则;区域标准差自适【作者】纪峰;李泽仁;常霞;吴之亮【作者单位】北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏银川 750021;北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏银川 750021;北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏银川 750021;北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏银川 750021【正文语种】中文【中图分类】TP391SPOT、IKONOS、Quick Bird等新型高分辨率遥感卫星所提供的即高分辨率全色图像(panchromatic, PAN)和低分辨率多光谱图像(multi-spectral, MS)[1]具有不同的特点，如果将其各自的优势加以整合，不仅能弥补单一图像上信息的不足，还可以扩大各自信息的应用范围，提高遥感图像分析的精度。

基于PCA和数据融合的遥感图像数字水印算法_顾成喜

ｃｏｍｐｏｓｅｄｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔａｎｄｅｄｇｅｆｅａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｔｈｉｒｄａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄ．ＰＣＡｔｒａｎｓｆｏｒｍｗａｓｄｏｎｅｏｎｔｈｅｅｄｇｅｆｅａｔｕｒｅｇｅｔｔｉｎｇｔｈｅｆｉｒｓｔｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｓｗａｔｅｒｍａｒｋ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｗａｔｅｒｍａｒｋｗａｓｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｄｅｔａｉｌｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ，ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｃｈａｎｇｅｄｄｅｔａｉｌｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｗｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｈａｖｉｎｇｗａｔｅｒｍａｒｋ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｐａｎｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｍａｇｅｔｈａｔｃｏｎｔａｉｎｅｓｗａｔｅｒｍａｒｋｗａｓｆｕｓｅｄｗｉｔｈｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｕｓｉｎｇｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄＰＣＡｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｗｈｅｎｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｗａｔｅｒｍａｒｋ，ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ（ＩＣＡ）ｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｐｒｏｔｅｃｔｔｈｅｃｏｐｙｒｉｇｈｔｏｆｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓａｎｄｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｅａｕｔｈｅｎｔｉｃｉｔｙ，ａｌｓｏｄｏｅｓｎｏｔ
第一步嵌入水印输入：全色图像Ｉ；
到稿日期：２０１１－１０－１１返修日期：２０１２－０１－０５本文受江苏省普通高等学校科研成果产业化推进项目（ＪＨ０９－４６），苏州市工业科技攻关计划项目（ｓｇｚ２０１１００７），苏州市职业大学创新团队项目（３１００１２４）资助。顾成喜（１９７８－），男，硕士，讲师，主要研究方向为人工智能，Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｃｘ＠ｊｓｓｖｃ．ｅｄｕ．ｃｎ；李亚琴（１９８０－），女，硕士，讲师，主要研究方向为数字水印、信息安全；顾才东（１９６３－），男，教授，主要研究方向为计算机网络。

测绘技术遥感图像融合方法

测绘技术遥感图像融合方法随着遥感技术的不断发展和进步，遥感图像融合方法在测绘技术领域中得到了广泛应用。

遥感图像融合是指将多幅遥感图像的信息综合起来，生成一幅新图像，以提高遥感图像的空间、光谱和时间分辨率。

本文将探讨几种主要的测绘技术遥感图像融合方法。

首先，最常用的测绘技术遥感图像融合方法之一是基于像素的融合方法。

这种方法通过对多幅遥感图像中的每个像素进行逐像素处理，将其融合为一幅新图像。

常见的基于像素的融合方法有加权平均法、Principal Component Analysis（PCA）法等。

加权平均法通过为每个像素分配权重，根据权重对不同遥感图像的像素进行加权平均，从而得到融合后的图像。

PCA法通过对多幅遥感图像进行主成分分析，选择主成分来表达原始图像，从而实现融合。

其次，基于变换的测绘技术遥感图像融合方法也是常见的一种。

这种方法利用图像变换来融合不同遥感图像的信息。

其中，小波变换是最常用的一种变换方法。

小波变换通过将图像分解为不同尺度的频带，然后将相同尺度的频带进行融合，最后通过反变换得到融合后的图像。

小波变换融合方法能够保留图像的细节信息，同时在融合过程中还可以对图像的频率和方向进行调整，使得融合后的图像更加清晰和准确。

此外，基于特征的测绘技术遥感图像融合方法也具有一定的应用价值。

这种方法通过提取遥感图像的特征，如纹理、形状和颜色等，然后将不同遥感图像的特征进行融合。

常见的基于特征的融合方法有局部特征融合法和全局特征融合法。

局部特征融合法通过对图像的局部区域进行特征提取并进行融合，从而得到融合后的图像。

全局特征融合法则是对整个图像进行特征提取和融合，以获取更全面的图像信息。

最后，基于分类的测绘技术遥感图像融合方法也是一种常见的融合方法。

这种方法通过首先对遥感图像进行分类，然后将分类结果进行融合。

常见的分类方法有支持向量机（SVM）和随机森林等。

分类融合方法能够充分利用多幅遥感图像的分类结果，提高图像融合后的识别精度和准确性。

遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法

遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法遥感影像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感影像数据进行处理、分析和应用的过程。

在遥感影像处理中，图像融合和分类是非常重要的步骤。

本文将介绍图像融合与分类的方法与算法。

一、图像融合图像融合是将多幅具有不同空间或光谱分辨率的遥感影像进行数据融合，形成一幅具有更高分辨率和更全面信息的新影像。

图像融合常用的方法有主成分分析法（PCA）、小波变换法（Wavelet）、伪彩色合成法（False Color）等。

其中，主成分分析法是最常用的一种方法。

主成分分析法基于数据的变异程度，将原始影像的多个波段特征通过线性组合来生成新的信息特征。

该方法通过对遥感图像进行PCA处理，得到的前几个主成分代表数据中包含的最重要信息。

然后，将这些主成分按照一定的权重进行加权平均，得到融合后的影像。

主成分分析法能够有效提取遥感图像中的有用信息，提高图像的分辨率和信息量。

小波变换法是一种时频分析方法，通过不同尺度和不同频率的小波基函数将遥感图像进行变换。

这种方法能够在多个尺度上提取图像的纹理和细节信息，进而实现图像融合。

小波变换法的优点是能够克服主成分分析法在处理一些细节信息时的不足，提高融合图像的视觉质量。

伪彩色合成法是将多幅遥感影像按照一定的比例进行合成，形成一幅彩色图像。

这种方法常用于可见光和红外图像的融合，通过颜色的变化来表示不同波段的信息。

伪彩色合成法可以直观地观察到不同波段之间的关系，方便后续的图像分析和解译。

二、图像分类图像分类是将遥感影像中的像元按照其不同的类别进行划分和分类的过程。

图像分类的方法有监督分类和非监督分类两种。

监督分类是基于训练样本进行分类的一种方法。

在监督分类中，先从遥感影像中选择一些样本点，手动标注其所属类别，然后通过计算这些样本点与其他像元之间的相似度，来判断其他像元所属的类别。

常用的监督分类算法有最大似然法、支持向量机（SVM）等。

这些算法能够在样本点的训练下，准确地对遥感影像进行分类。

PCA与PCNN结合的遥感图像分割方法

摘
要：出了一种基于主分量分析（Ｃ与脉冲耦合神经网ｇ（ＣＮ）提ＰＡ）￣ＰＮ结合的遥感图像分割方法。通过对图像在每个像素的－
邻域的基础上进行主分量分析，产生每个图像像素的特征向量，再用ＰＮＣＮ对得到的特征图像进行点火分割。实验结果表明，与
ＬＵＹｎ，ＮＸｉｈｎ，Ｉｈｎｏｇｅ１ｅｍｅｔｔｎｍｅｈｄｏｅｔｓｎｅｍａｅａｅｎｐｉｃａｃｍｐ — ＩｉｇＱＩｚｏｇＪＡＺｅｈｎ，ｔａ．ｇｎａｉｔｏｆｒｍｏｅｅｓｄｉｇｓｂｓｄｏｒｎｉｌｏｏＳｏｐｎｎｎｌｓｎｕｓｏｐｅｅｒｌｎｔｏｋＣｏｕｅｎｉｅｒｇａｄＡｐｌａｉｎ，０１４（２：１ —１．ｅｔａａｙｉａｄｐｌｅｃｕｌｎｕａｅｗｒ．ｍｐｔｒＥｇｎｅｎｎｐｉｔｓ２１，７３）２５２６ｓｄｉｃｏ
３ＫｎｗｌｄｅＥｇｎｅｉｇａｄＤｉｃｖｒｓａｃｎｔｔＡｕｋａｄＵｎｖｒｉｆＴｃｎｌｇＡｕｋａｄ１２ＮｅＺｅｌｎ．ｏｅｇｎｉｅｒｎｎｓｏｅｙＲｅｅｒｈＩｓｉｅ，ｃｌｎｉｅｓｔｏｅｈｏｏｙ，ｃｌｎ００，ｗａａｄｃｐｂｌｉｙ
Ｋｅｒｓｐｌｅｃｕｌｄｎｕａｅｏｋ；ｒｃｐｌｃｍｐｎｎａｙｉ；ｅｔｅｓｄｉｇｓｓｇｅｔｔｏｙｗｏｄ：ｕｓｏｐｅｅｒｌｎｔｒｐｉｉａｏｏｅｔａｌｓｓｒｍｏｅｓｎｅｍａｅｅｗｎｎｍｎａｉｎ

PCA数值算法在遥感图像处理中的应用

１ＰＡ数值算法Ｃ
设一图像序列共有／幅图，幅图尺寸均为／，每
Ｃ２
● － ●
（）３
Ｍ ×Ⅳ（一行数；一列数）将这些图像叠加 Ⅳ ，排列，把每幅图的像素值存入一个一维数组中，则该
＝
Ｃｌ
Ｃ，
图像序列用一个二维数组表示，一个／维列向量／，表示位置ｉ上所有像素值的集合，即
① 计算的均值向量ｍ和协方差矩阵
的均值向量为：
ｍｘ去置Ｉ＝奎：］
Ｘ的协方差矩阵为：
＝
（）２
Ｅ［Ｘ —ｍｘ（ —ｍ］＝（）Ｘ）
砉置ｍ置＝（一一
ＣｌＣｌｌＣ２Ｃ笠ｌ
Ｃ１
光谱图像与ｓｔｏｐ全色图像的信息融合。
ＡｓａｔｕｒａａｏｔｆｒｃｌＣｍｎｎｎｙｉＰＡｓｐｅｅｔｄｉｐｌａｏｓｎｂｔｃ：Ａｎｍｅｃｌｇｒｈｏｉｉｅｏｐｅｔａｓ（Ｃ）ｉｒｎｄａｓａｐｉｔｎｒｉｉｍＰｎｐｏｌＡｌｓｓｅｎｔｃｉｉ
摘
要：提出一种主分量分析（Ｃ）的数值算法并介绍了其在遥感图像处理中的应用，主要包ＰＡ

括三方面内容：多光谱图像压缩；多光谱图像消噪；多光谱图像与ｓｏ全色图像的信息融合。ｐｔ
软件实验验证和评价了该算法的有效性和准确性。关键词：ＰＡ数值算法；遥感图像处理；多光谱图像Ｃ

一种基于通用模型的遥感影像并行处理算法——以PCA融合为例

一种基于通用模型的遥感影像并行处理算法——以PCA融合为例史园莉;李海涛;宋朝达;韩颜顺【摘要】The amounts of remote sensing data of global coverage will be grown exponentially. To study and achieve a fast and effective processing of these digital data with high accuracies bas become a critical problem in remote sensing. This paper presents one coarse-grained method of parallel algorithm of remote sensing data processing based on general modeL It inherits the modularization mechanism and uses both data partition and image processing chain to implement parallel processing with MPI library in cluster system The experiments of PCA fusion algorithm is employed to test the effiaency and effectiveness of the parallel performance, which show that the new algorithm has the fine visual results,approximately linear speedup ratio and has fairly extensibility and transplantation.%空间应用需求对遥感数据处理的时间和精度提出新的要求,为了高速、高效地解决应用需求,提出一种基于通用模型的粗粒度遥感影像并行处理算法,采用"分块驱动"和"影像处理链驱动"两种策略进行遥感影像的并行算法设计,并对其进行MPI的实现.利用PCA融合算法在集群平台上进行并行性能测试,分析结果表明该算法在集群系统上获得了良好的视觉效果和近似线性的加速比,具有较好的扩展性和移植性.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2011(000)003【总页数】6页(P14-18,120)【关键词】通用模型;分块驱动;影像处理链;PCA融合;MPI【作者】史园莉;李海涛;宋朝达;韩颜顺【作者单位】中国测绘科学研究院,北京100830;中国测绘科学研究院,北京100830;中国测绘科学研究院,北京100830;中国测绘科学研究院,北京100830【正文语种】中文【中图分类】TP791 引言遥感是地球信息科学技术的一个重要组成部分,从遥感影像中提取的信息对科学研究和社会发展有着重要的作用[1]。

遥感图像PCA融合的并行算法研究与实现

ｐａｔｃｐｐｉａｉｎｎｒｍｏｅｓｎｓｎｇｒｃｉａａｌｃｔｏｓｉｅｔｌｅｉ．
Ｋｅｒｓ：Ｒｅｔｅｓｎｍａｅｆｓｏ，ＣＡ，ａａｌｌａｇｒｈｙｗｏｄｍｏｅｓｎｉｇｉｇｉｎＰｕＰｒｌｅｏｔｍｌｉ
维普资讯
２００６年第２３卷第１０期
微电子学与计算机
１３５
遥感图像ＰＡ融合的并行算法研究与实现Ｃ
胡冰周海芳王攀峰刘衡竹
（防科技大学计算机学院，湖南长沙４０７）国１０３摘要：文章针对已有的遥感图像ＰＡ融合串行算法，提出了一种基于数据并行的新的ＰＡ融合并行算法ＰＣＣ —
主成分分析在数学上称为Ｋ— Ｌ变换［是在统２１．计特征基础上进行的一种多维ｆ多波段１正交线性变
备较高空间分辨率和光谱分辨率的遥感图像多源遥感图像的融合技术是解决这一问题的有效
行效率较高。
的光谱信息，它的空间分辨率不高；一方面。但另Ｐｎ图像尽管具有非常丰富的空间细节信息．ａ却
不包含光谱信息实际应用中往往需要能同时具
２ＰＡ融合的串行算法Ｃ
中图分类号：Ｐ１Ｔ３
文献标识码：Ａ
文章编号：１０ — １０２０）００５－３００７８（０６１－１３０

一种新的基于2DPCA的遥感图像融合方法

一种新的基于2DPCA的遥感图像融合方法
吴学明;杨武年;张章华
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2009(025)009
【摘要】作为一种图像融合的重要技术,PCA已在遥感领域得到了较为广泛的应用.但这种方法也有缺点:首先,在对图像进行PCA分析时需将图像转换为一维向量来实现,从而不能有效利用图像的结构信息;其次,融合后的图像空间分辨率改善明显,但光谱信息损失严重.为解决些问题,我们提出了一种基于2DPCA的遥感图像融合方法.与PCA融合方法相比,该方法的主要特点为:首先,2DPCA是直接对图像矩阵进行,而不是对一维向量,这样就可以有效利用图像的结构信息;其次,融合后的图像不仅空间分辨率大大提高,而且保持了良好的光谱信息.本文的研究和实验证明这种新的图像融合方法是有效的.
【总页数】4页(P309-311,262)
【作者】吴学明;杨武年;张章华
【作者单位】610059,四川,成都成都理工大学遥感与GIS研究所;610059,四川,成都成都理工大学遥感与GIS研究所;610059,四川,成都成都理工大学信息工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于改进的AdaBoost、肤色和2DPCA的人脸检测方法 [J], 裴珍;许忠仁
2.一种基于离散小波变换的遥感图像融合新算法 [J], 许建平;张长江
3.一种新的基于Curvelet变换的遥感图像融合算法 [J], 玄立超;谢亦才
4.一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法 [J], 满旺;袁莹;黄于同;张杰林
5.一种基于分块差图像的2DPCA 人脸识别方法 [J], 施志刚
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遥感图像处理融合作业

图像融合质量评价_报告遥感所一、结果图及原图1、融合结果图（pca/multiplicative/brovey）（采用4,3,2进行RGB显示）pcamultiplicativeBrovey（4:3:2）2、源图像及标准参考图像二、质量评价1、定性评价（采用4,3,2进行RGB显示）目视评估直接对图像的质量进行评估，通过它对图像上的田地边界、道路、居民的轮廓、机场跑道边缘的比较，可直观地得到图像在空间分解力、清晰度等方面的差异。

首先，从对比度来说，明显pca 略胜一筹，整体比较鲜艳；其次，清晰程度上来讲，pca 也超越了其它二者，容易辨识；最后，其它方面目测起来没有明显的感觉，道路等都比较容易辨识。

2、定量评价1）根据单个图像统计特征的评定方法(说明：下面各个指标都是针对单一波段，波段间由'/'隔开，下同)方法\评价指标信息熵E平均梯度Gsub_ms2 4.37004/5.29807/5.32506/6.16165 2.09074/3.31063/3.30882/4.98482sub_pan2 5.685282.80723pca5.37550/5.40602/5.72445/7.04429 2.84477/2.85278/3.05975/3.44011multiplicative 5.37543/5.31412/5.19831/6.04123 2.18334/1.99332/1.76648/2.50045brovey 6.26748/5.90906/5.825482.86380/2.87252/3.00907指标说明如果融合图像的熵越大，表示融合图像的信息量增加合图像所含的信息越丰富，融合质量越好G 越大，表示图像越清晰，用来评价融合图像在微小细节表达能力上的差异总的来说brovey 各波段的信息熵增加最大，pca 在个别波段最突出Pca 总体占优，清晰度最好方法\评价指标图像均值z标准差sub_ms235.4378/51.1466/32.8326/57.15128.07927/15.7086/14.0711/18.1101 sub_pan246.711616.3619pca47.5038/40.5031/36.8157/74.798315.3271/15.1105/17.0386/34.1515 multiplicative21.1567/20.1663/17.5567/30.028219.5177/19.8216/19.2317/19.5988 brovey35.7642/31.1948/29.880020.9741/19.3406/16.3978指标说明图像均值是像素的灰度平均值，对人眼反映为平均亮度。

举例说明遥感图像融合的工作流程

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遥感影像月度融合方法

遥感影像月度融合方法
1. 最大值合成法（MVC）：该方法选择每一像素在所有可用影像中的最大值作为融合结果。

这种方法可以有效突出影像中的明亮区域，如水体和城市，但可能会导致暗处信息的丢失。

2. 最小值合成法（MSC）：与 MVC 方法相反，MSC 选择每一像素在所有可用影像中的最小值作为融合结果。

这种方法可以有效突出影像中的暗处信息，如森林和农田，但可能会导致明亮区域的信息丢失。

3. 平均值合成法（AVC）：该方法计算每一像素在所有可用影像中的平均值作为融合结果。

这种方法可以保留影像中的大部分信息，但可能会导致影像的对比度降低。

4. 主成分分析法（PCA）：PCA 是一种基于统计的方法，它将多幅影像转换为主成分，并根据主成分的特征进行融合。

这种方法可以有效减少影像之间的冗余信息，并提高融合影像的质量。

5. 小波变换法：小波变换是一种多尺度分析方法，它可以将影像分解为不同尺度的分量，并根据这些分量进行融合。

这种方法可以有效处理影像中的噪声和细节信息，并提高融合影像的质量。

6. 卡尔曼滤波法：卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的方法，它可以根据前一时刻的状态和当前观测值进行预测，并对预测结果进行修正。

这种方法可以有效处理影像中的时间序列信息，并提高融合影像的时间分辨率。

以上是一些常见的遥感影像月度融合方法，不同的方法适用于不同的遥感数据源和应用场景。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的融合方法，并进行适当的参数调整和质量评估。