多块pca的图像变化检测方法

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1、多块PCA的图像变化检测方法二秋一，五，普里b，大肠杆菌佩里耶1，澳Mongac1Geode生产，研究所争取发展，脊髓灰质炎，邦迪，法国b各国实验室模式识别的中国科学院自动化研究所研究所，北京100080，中国ç税务局，巴黎，法国qiu@bondy.ird.fr抽象主成分分析法（PCA）已被广泛采用该数据集降维，分类，特征提取等，已加上新兴市场如许多其他算法（期望的最大化），人工神经网络（人工神经网络），概率模型，统计分析等，，有其自身的发展，如MPCA（移动常设仲裁法院），硕士，主成分分析（多尺度主元分析）等常设仲裁法院和其衍生物-有一个广泛的从人脸检测的应用，改

2、变分析。从主成分分析检测显示更改但主困难，即结果的解释。在本文中，一开发新的PCA方法，即MB的，常设仲裁法院（多座主成分分析），为了克服这个问题。实验结果表明该利息作为一种新的方式方法，利用主成分分析。关键词：多座，主成分分析，变化检测1。介绍主成分分析（PCA）是一种广泛使用数据压缩技术和信息提取[1][2][3][4]。随着线性假设数据集，主成分分析发现的变量的线性组合描述数据集的主要趋势。它已被广泛用于许多领域，如分类，减少数据集，特征提取等，而它的一个应用领域有这样的变化检测。变化检测是一种常见的和富有挑战性的课题在图像处理。它经常用于监视系统，图像序列分

3、析，监控系统，卫星图像分析等[5][6]。而一般来说，是结合分割或问题分类。高效率的技术来分析多时相的变化卫星图像是非常重要的许多应用例如问题：城市发展，环境和农业监测[7][8][9][10][11][12]。我们的项目是洪水预报和土地覆盖的一部分使用在越南红河三角洲地区。我们试图找出一些地区的卫星改变图像之间的差别比较潮湿季节和干燥的。在这方面有一些之前文献[13][14][15]和一些研究人员使用主成分分析的图像。但似乎很难给一些很好的和明确的解释，用主成分分析分析直接变化检测。通过引入多块PCA方法，我们可以有更好的观点使结果更清晰。2。基于PCA方法一般概

4、述2.1主成分分析技术由于一组图片，一般是常设仲裁法院的框架如下：1）转换成一个向量每个形象。每个图像二期都有一个关联的强度矩阵米，对大小nxm，其中每个元素是指强度相应的像素。然后，每个矩阵宓是重塑到一个载体希，量（NX米）×1。如果我们有完全'n设定的图片，我们可以有n设定向量，然后他们结合成一个矩阵所有：阿=（X1的，...，Xnset），其大小为（nxm）×n设定，其中的列向量十一。然后将进行主成分分析在这个矩阵A2）计算过程。一般来说PCA的框架内，我们使用Z=阿拉木图，其大小是n设定xn设定。因此，我们可以得到它的特征值λi中，（i∈[1，nrank]）

5、，和特征向量-即载入载体六，（我∈[1，nrank]）。nrank是A和n设定≥排名nrank（当n设定=nrank，Z是称为全秩矩阵）。然后A可写入的线性组合的VI：?===秩ñ我吨六吨阿电视台1我吨（式1）其中，钛=阿维中，（i∈[1，nrank]）Ŧ=影音（五=[V1的...nrank五]）隐藏的关系是：六南军=?吨交叉路，体吨勺=?ijλi，λi六吨=体吨甲从圣言的（奇异值分解）的看法，我们可以得到：吨六我体我吨uivi吨阿UDVnranknrank?==?===1一1Ð（式2）其中，U的列的学能测验的特征向量，和V的列的ATA特征向量，而D是对角矩阵的对角

6、线元素迪，奇异值，这都是eigencalues阿拉木图λi的平方根。3）关于基本矩阵。由于既不意味着定心，也不是缩放执行（请参考平均为核心缩放方法），该方法需要的向上平均粒径考虑。因此，我们使用的协方差矩阵Acov的输入数据集或相关矩阵阿索尔而不是用Z=阿拉木图。Acov和雕有大小n设定xn设定都一样Z和其内容分别定义：∀（i和j）∈[1，n设定]×[1，n设定]（，）（，）Acov我j=乔夫郗Xj）（（））一（（）一一郗Xj长xj纳米升郗升纳米--?=-=（式3）（）。（）（）（）（）无功习功Xj乔夫郗Xj阿我肺心病郗Xjj=心病（式4）在我们的计划，我们利用矩阵

7、迪阿索尔而不是Z到消除不同和平均价值的影响强度范围。4）主成分。主成分分析后对整个图像序列分析，我们可以获得（新的图像主成分）的PCI（我∈[1，n设定]）按下列公式计算：极致=阿维（式5）基于PCA2.2实验结果对实验中使用的图像植被图像。4段植被的图像多谱与一公里的决议和日常的图像，收购。他们致力于监察在全球范围内的地球观测。我们使用10天合成（S10的）产品和植被指数（归一差分植被指数）数据集，该决议1公里/像素和PRODUCT_IDV1KRNS10__20010101E。申请地点的选择是红河三角洲，珠江三角洲从河内（越南），以云南省（中国）。26图像，选