标题:基于特征量积与PCA的小波遥感图像融合
作者:刘成云;陈振学;常发亮;尹秉坤
作者机构:[刘成云] 山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国.;[陈振学] 山东大学控制科学与工程学院, 济南, 山东 250061, 中国.;[常发亮] 山东大学控制科学与 更多
来源:计算机工程与应用
出版年:2010
卷:46
期:33
页码:201-204
DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.057
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
摘要:在遥感图像融合中, 传统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
收录类别:CSCD
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=JSGG201033059&DbName=CJFQ2010
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