基于SVT变换的改进PCA多光谱图像融合

• 作者: 张学攀 戎凯旋 芦存博 韩新力
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 13-16,23
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.06.004

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QuickBird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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩新力	中国电子科技集团公司第二十二研究所	3	1	1.0	1.0
2	戎凯旋	中国电子科技集团公司第五十四研究所	3	1	1.0	1.0
3	张学攀		1	1	1.0	1.0
4	芦存博	中国电子科技集团公司第五十四研究所	2	1	1.0	1.0