基于pca变换与小波变换的遥感图像融合方法

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1、第43卷第7期红外与激光工程2014年7月Vol.43No.7InfraredandLaserEngineeringJul.2014基于PCA变换与小波变换的遥感图像融合方法111,2伊力哈木·亚尔买买提，谢丽蓉，孔军(1.新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐830047；2.江南大学物联网工程学院，江苏无锡214122)摘要：针对传统的PCA变换遥感图像融合技术会丢失部分多光谱遥感图像的光谱信息变量，从而造成光谱图像信息域的失真问题提出了基于PCA变换与小波变换的遥感图像融合方法。该方法首先提出多光谱遥感图像信息域的各波段相关矩阵的特征值变量和特征向量域，对多光谱图像

2、进行主分量的变换，继而求得各主分量变量；然后将非灰度图像与多光谱图像信息域的首个主分量做直方图信息变量的匹配，利用小波变换融合方法来实现多光谱图像信息变量的首个主分量与非灰度图像的融合，其多光谱图像的首个主分量被融合结果来替代；最后对多光谱图像信息变量的3个主分量变量作逆主分量变换得到所需的最终融合图像信息域。仿真实验表明，该方法使最终融合的图像在多光谱信息的保持与空间细节信息的增强两个方面的综合性能均得到提高。关键词：PCA变换；小波变换；第一主分量中图分类号：TN911.73文献标志码：A文章编号：1007-2276(2014)07-2335-06Remotese

3、nsingimagefusionbasedonPCAtransformandwavelettransform111,2Yilihamu·Yaermaimaiti,XieLirong,KongJun(1.CollegeofElectricalEngineering,XinjiangUniversity,Urumqi830047,China;2.SchoolofInternetofThingsEngineering,JiangnanUniversity,Wuxi214122,China)Abstract:ThetraditionalPCAimagefusioncanpro

4、ducemulti-spectralimageinformationvariablelossinremoteimagefusion.Aimtoit,anewalgorithmofremotesensingimagefusionbasedonPCAandwavelettransformwasproposedinthispaper.Firstly,principalcomponenttransformationformulti-spectralimagewasperformedbyeigenvaluesandeigenvectorsineachwaveband.Secon

5、dly,thefirstnonprincipalcomponentofnon-grayimageandmultispectralimagewerematchedinhistograminformation.Finally,inversePCAtransformwascarriedoutforthreeprincipalcomponentstoobtainthedesiredfusionimage.Experimentalresultsshowtheproposedalgorithmdoesnotonlymaintainmultispectralinformationb

6、utalsoenhancedtheprocessedimagedetails,andtheprocessedimagehasbettersubjectivevisualeffectandobjectivequantitativeindicators.Keywords:PCAtransform;wavelettransform;thefirstprincipalcomponent收稿日期：2013-11-10；修订日期：2013-12-25基金项目：国家自然科学基金(51264036，61362030)；新疆大学校院联合资助项目(XY110133)；新疆维吾尔自治区自然

7、科学基金(201233146-6)；新疆维吾尔自治区高校科研计划重点项目(XJEDU2012I08)作者简介：伊力哈木·亚尔买买提(1978-)，男，讲师，硕士生，主要从事图像信息处理、人脸识别、模式识别方面的研究。Email:xjgxy2001@sina.com导师简介：谢丽蓉（1969-），女,副教授，硕士，主要从事控制系统优化设计方面的研究。Email:wzywwwxr@163.com2336红外与激光工程第43卷变量之间为重点，很多非不变量的测量有效值集中0引言了很多详细指标来描述其全面的完善方法，其正交变换是在非最大均方误差意义上最优的。对