基于SVT变换的改进PCA多光谱图像融合

作     者：戎凯旋 韩新力 张学攀 芦存博 RONG Kaixuan;HAN Xinli;ZHANG Xuepan;LU Cunbo

作者机构：中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081 中国电子科技集团公司第二十二研究所山东青岛266000 钱学森空间技术实验室北京100094 

基　　金：国家自然科学基金(61701499) 

出 版 物：《电子科技》 (Electronic Science and Technology)

年 卷 期：2018年第31卷第6期

页      码：13-16,23页

摘      要：针对传统主成分分析(PCA)多光谱图像融合算法引起的光谱失真问题,文中利用支撑值变换(SVT),提出了一种改进的PCA融合算法。首先利用PCA变换从上采样多光谱图像中提取出PC1分量并对其进行调制。然后利用SVT变换对调制的PC1分量和全色图像(PAN)进行分解,得到二者分解的高低频分量,进而再设计不同的高低频融合规则进行融合得到融合的PC1分量。最后通过逆PCA变换获得融合的多光谱图像。利用IKONOS和Quick Bird卫星数据得到的实验结果表明,融合构造的PC1分量更适合于多光谱融合,并且该算法提高了传统PCA融合算法的性能。

主 题 词：主成分分析 多光谱图像融合 光谱失真 支撑值变换 全色图像 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.06.004

馆 藏 号：203296134...