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。

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。