基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合

• 作者: 刘成云 尹秉坤 常发亮 陈振学
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2010,（33）
• 页码范围: 201-204
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.057

摘要

在遥感图像融合中,传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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常发亮	山东大学控制科学与工程学院	84	1550	21.0	36.0
2	刘成云	山东大学控制科学与工程学院	15	177	8.0	13.0
3	陈振学	山东大学控制科学与工程学院	20	238	9.0	15.0