基于小波变换和MNF变换的遥感影像融合 被引量：7

1

作者 李海涛 顾海燕 +2 位作者 林卉 韩颜顺 杨景辉 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第5期56-60,共5页

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(Principal Com-ponents Analysis,PCA)变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离(Minimum Noise Frac-tion,MNF)变换考虑了噪声和融... 随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(Principal Com-ponents Analysis,PCA)变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离(Minimum Noise Frac-tion,MNF)变换考虑了噪声和融合区域,是一种完备的成分分解方法,小波变换(Wavelet Transformation,WT)融合也存在一定程度的光谱失真。由此,本文在分析MNF变换和WT的基础上,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其它融合方法的定量和视觉比较,发现该方法能得到更好的融合效果。 展开更多

关键词 主成分分析(变换) 最小噪声分离(变换) 小波变换 影像融合

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基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法 被引量：17

2

作者 顾海燕 李海涛 杨景辉 《国土资源遥感》 CSCD 2007年第2期53-55,共3页

针对主成分分析(PCA)融合算法的不足和最小噪声分离(MNF)变换的优势,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法,并与其它融合方法进行定量和视觉比较,结果表明该方... 针对主成分分析(PCA)融合算法的不足和最小噪声分离(MNF)变换的优势,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法,并与其它融合方法进行定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。 展开更多

关键词 影像融合 主成分分析变换 最小噪声分离变换 HIS变换

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a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析 被引量：11

3

作者 林卉 景海涛 张连蓬 《地球信息科学》 CSCD 2008年第2期269-272,共4页

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失... 随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。 展开更多

关键词 主成分分析变换 a’Trous算法 小波变换 影像融合

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采用主成分分析与梯度金字塔的高动态范围图像生成方法 被引量：6

4

作者 张淑芳 丁文鑫 +2 位作者 韩泽欣 刘孟娅 郭志鹏 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期150-157,共8页

针对由多曝光低动态范围(LDR)图像融合生成高动态范围(HDR)图像对采集设备要求高且不适用于动态场景的问题,提出一种采用主成分分析(PCA)与梯度金字塔的HDR图像生成(HDR-PGG)方法。首先用改进的S曲线全局映射和Retinex局部色调映射对PC... 针对由多曝光低动态范围(LDR)图像融合生成高动态范围(HDR)图像对采集设备要求高且不适用于动态场景的问题,提出一种采用主成分分析(PCA)与梯度金字塔的HDR图像生成(HDR-PGG)方法。首先用改进的S曲线全局映射和Retinex局部色调映射对PCA变换后的亮度图像进行处理,以避免光晕和泛灰,并结合PCA逆变换获取多曝光LDR图像;其次利用多曝光LDR图像的对比度、饱和度、曝光度和亮度信息构造标量权重图,确保生成的HDR图像亮暗区域分明且细节清晰;最后,利用梯度金字塔生成HDR图像。实验结果表明,当视觉差异大于75%时,由HDR-PGG方法生成的HDR图像的平均像素分布概率比拉普拉斯金字塔和梯度金字塔算法降低了10.84%和30.75%,其平均相对熵与噪声程度比值分别提高了0.542 1和0.508 9。 展开更多

关键词 高动态范围图像 主成分分析变换 梯度金字塔 图像融合

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基于PCA和多约简SVM的多级说话人辨识 被引量：4

5

作者 刘雪燕 李明 张亚芬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期127-130,共4页

提出一种基于主成分分析(PCA)和多约简支持向量机(SVM)的多级说话人辨识方法。首先用PCA对注册说话人进行快速粗判决,再用多约简SVM进行最后决策。此多约简SVM有两个约简步骤,即用PCA和样本选择算法分别减少训练数据的维数和个数。理论... 提出一种基于主成分分析(PCA)和多约简支持向量机(SVM)的多级说话人辨识方法。首先用PCA对注册说话人进行快速粗判决,再用多约简SVM进行最后决策。此多约简SVM有两个约简步骤,即用PCA和样本选择算法分别减少训练数据的维数和个数。理论分析和实验结果表明:该方法可以大大减少系统的存储量和计算量,提高训练和识别时间,并具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 多约简支持向量机 模糊核聚类 主成分分析变换 多级说话人辨识

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基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合 被引量：4

6

作者 刘成云 陈振学 +1 位作者 常发亮 尹秉坤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第33期201-204,共4页

在遥感图像融合中,传统PCA算法会损失部分有用信息,从而使得融合结果的光谱分辨率受到较大影响,针对这种情况,借助小波变换优良的时频分析特性,利用特征量积来融合多光谱图像的第一主成分,实现了一种基于特征量积与PCA的小波遥感图像融... 在遥感图像融合中,传统PCA算法会损失部分有用信息,从而使得融合结果的光谱分辨率受到较大影响,针对这种情况,借助小波变换优良的时频分析特性,利用特征量积来融合多光谱图像的第一主成分,实现了一种基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合算法。通过对来自不同场景不同卫星的多光谱和全色图像进行融合实验,结果表明,该算法无论在主观视觉还是在客观统计数据上,均具有比其他方法较佳的融合效果。 展开更多

关键词 特征量积 主成分分析(PCA)变换 遥感图像融合 小波变换

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一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法 被引量：3

7

作者 陈孝培 杨学志 +1 位作者 方帅 董张玉 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1619-1625,共7页

针对现有多光谱和全色图像融合算法空间和光谱特性难以兼顾的问题,文章提出了一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法,通过局部方差相似度自适应选择融合规则来改善现有问题。首先对多光谱图像主成分分析(principal component anal... 针对现有多光谱和全色图像融合算法空间和光谱特性难以兼顾的问题,文章提出了一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法,通过局部方差相似度自适应选择融合规则来改善现有问题。首先对多光谱图像主成分分析(principal component analysis,PCA)变换后的第一主分量和全色图像进行小波变换;其次根据系数矩阵局部方差相似度在2选1和加权平均之间自适应选择小波系数融合策略;最终由对应的逆变换获取融合图像。实验采用Landsat7和QuickBird卫星数据进行算法验证,并与基于PCA变换、小波变换(wavelet transform,WT)、基于局部算法的改进小波算法和自适应IHS(intensity hue saturation)算法进行比较分析。实验结果表明,该方法在提高融合图像空间和光谱质量上,综合性能优越。 展开更多

关键词 图像融合 局部方差相似度 自适应 主成分分析变换 小波变换

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PCA变换下超光谱图像自适应降维算法仿真 被引量：2

8

作者 杨峰 《计算机仿真》 北大核心 2019年第8期435-438,444,共5页

图像降维处理在众多领域中受到广泛的应用,作用也日益凸显。针对当前算法图像自适应降维效果差、降维效率低的问题,提出PCA变换下超光谱图像自适应降维算法。将超谱图像的每个波段当作二维矩阵,选取出其中的主成分,对超谱图像翻转,建立... 图像降维处理在众多领域中受到广泛的应用,作用也日益凸显。针对当前算法图像自适应降维效果差、降维效率低的问题,提出PCA变换下超光谱图像自适应降维算法。将超谱图像的每个波段当作二维矩阵,选取出其中的主成分,对超谱图像翻转,建立数据模型,经过变换后,超谱图像可以获得对应的向量,对数据模型做转换;分析超谱图像中的信号和噪声,提取子空间中所有的图像信息,采用一种随机变量的偏度形式对多元数据正态分布检验,可以得到数据样本,在规定的显著水平下,获取到超谱图像的投影子空间;在此基础上,建立超谱图像的样本矩阵,并分析每一行以及每一列向量的个数,计算数据不同维度之间的协方差来求取数据均值,通过构建模式矩阵可以获得超谱图像自适应降维后的矩阵,最终实现了超谱图像的自适应降维。实验结果表明,提出算法对超谱图像自适应降维后所得图像的清晰度较高,并且降维的计算时间较短,得到了降维效果好和降维效率高的结果。 展开更多

关键词 主成分分析变换 超谱图像 自适应 降维算法

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一种新的基于PCA变换多源遥感影像像素级融合方法 被引量：1

9

作者 王冬梅 李雪萍 袁建东 《海洋测绘》 2010年第1期44-46,共3页

在多源遥感影像融合中，基于传统PCA变换的多源遥感影像融合的光谱分辨率受到较大影响。提出了一种新的基于PCA变换的多源遥感影像像素级融合方法，通过在传统PCA变换融合算法基础上引入小波变换融合，保留了多波段遥感图像光谱特性的... 在多源遥感影像融合中，基于传统PCA变换的多源遥感影像融合的光谱分辨率受到较大影响。提出了一种新的基于PCA变换的多源遥感影像像素级融合方法，通过在传统PCA变换融合算法基础上引入小波变换融合，保留了多波段遥感图像光谱特性的有用信息，进一步提高融合后遥感影像的效果。给出实验的融合结果，并与传统PCA变换方法进行对比，证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 多源遥感影像融合 主成分分析变换 小波变换

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基于Gabor特征和增强Fisher模型的目标检测和识别 被引量：2

10

作者 何毅 杨新 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期455-461,共7页

研究基于Gabor特征和增强Fisher线性判别模型(EFM)的目标检测和识别问题。用Gabor滤波器族对样本和场景图像进行分解,得到高维特征向量。然后利用主成分分析(PCA)将高维特征向量变换到低维空间,根据新的特征幅值检测场景图像中可能存在... 研究基于Gabor特征和增强Fisher线性判别模型(EFM)的目标检测和识别问题。用Gabor滤波器族对样本和场景图像进行分解,得到高维特征向量。然后利用主成分分析(PCA)将高维特征向量变换到低维空间,根据新的特征幅值检测场景图像中可能存在的车辆目标,并对检测到的目标用EFM进行特征分析后,与样本训练得到的特征进行相似性分类。实验证明本文算法在降低特征维数的同时,仍能较好地识别车辆目标。本文还对车辆个数和位置确定等问题也提出解决方法,并用实验对算法进行验证。 展开更多

关键词 GABOR滤波器 主成分分析(PcA)变换 增强Fisher线性判别模型(EFM) K-均值算法 车辆检测与识别

原文传递

对称分数B样条小波的PCA图像融合 被引量：1

11

作者 巩耀晓 杨文考 范五东 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第4期158-161,共4页

有良好逼近能力的对称分数B样条小波,在刻画图像纹理方面优于传统小波,为图像融合提供了有利条件。将其与PCA(Principal Component Analysis)变换相结合之后对高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像进行融合,提出了一种新的图像融合算... 有良好逼近能力的对称分数B样条小波,在刻画图像纹理方面优于传统小波,为图像融合提供了有利条件。将其与PCA(Principal Component Analysis)变换相结合之后对高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像进行融合,提出了一种新的图像融合算法。对两幅源图像应用PCA变换,得到的两个第一主分量分别进行对称分数B样条小波变换,再对产生的两组高、低频小波系数采取不同的规则进行融合,生成两组新的高、低频系数,对其进行小波反变换得到新的第一主分量,与多光谱图像的其他主分量进行PCA反变换,得到最终的融合图像。实验结果表明,该方法使融合图像既提高了分辨率又保留了丰富的光谱信息。 展开更多

关键词 图像融合 亮度-色度-饱和度(IHS)变换 主成分分析(PCA)变换 分数B样条小波

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