一种改进的K2DPCA高光谱遥感图像降维方法

• 作者: 白杨 赵银娣 韩天庆
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 二维主成分分析 核二维主成分分析 信息保持率 图像降维 图像重构
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 126-130
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种改进的核二维主成分分析(K2DPCA)高光谱遥感图像降维方法,该方法通过标准核二维主成分分析消除了遥感图像各波段列间的相关性,利用列二维主成分分析在核二维主成分的行方向上进一步去除相关性,实现了遥感图像在空间维上的双向降维,并得到各波段的主成分,重建原始图像.采用AVIRIS和HyMap两种高光谱遥感图像进行试验,结果表明该方法在保证重构图像质量的同时,能够有效提高图像压缩比,在遥感图像降维中具有普适性.