基于ICA的遥感图像的色彩分类方法

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1、第４３卷第６期航空计算技术Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．６２０１３年１１月ＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＮｏｖ．２０１３基于ＩＣＡ的遥感图像的色彩分类方法赵蔷，刘淑英，李红（咸阳师范学院信息工程学院，陕西咸阳７１２０００）摘要：根据独立成分分析（ＩＣＡ）方法和多频谱卫星遥感图像的特点，提出了一种基于ＩＣＡ的遥感图像色彩分类法。方法使用ＦａｓｔＩＣＡ算法提取遥感图像的色彩独立成分，是ＲＧＢ反转的结合，具有互补的分布，不受照明的影响。使用最大相似度分类算法对像素进行色彩分类，实验结果表明，方法的色彩分

2、类效果较好，对多频谱遥感图像进行色彩分类十分有效。关键词：独立成分分析；遥感图像；分类中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ文章编号：１６７１桘６５４Ｘ（２０１３）０６桘０００５桘０４ClassificationofRemoteSensingImageBasedonIndependentComponentsAnalysisＺＨＡＯＱｉａｎｇ，ＬＩＵＳｈｕ桘ｙｉｎｇ，ＬＩＨｏｎｇ（CollegeofInformationEngineering，XianyangNormalUniversity，Xianyang７１

3、２０００，China）Abstract：ＴｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｐｒｏｐｏｓｅａｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎＩｎｄｅ-ｐｅｎｄｅｎｔＣｏｍｐｏｎｅｎｔｓＡｎａｌｙｓｉｓ（ＩＣＡ）．ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆＩＣＡａｎｄｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｒｅ-ｍｏｔｅｌｙｓｅｎｓｅｄｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｘｔｒａｃｔｓｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅ

4、ｎｔｓｏｆｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌｒｅ-ｍｏｔｅｌｙｓｅｎｓｅｄｉｍａｇｅｓｂｙＦａｓｔＩＣＡａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＩｔｉｓｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｏｆｒｅｖｅｒｓｉｏｎａｂｏｕｔＲ，ＧａｎｄＢ，ｈａｓｃｏｍｐｌｅ-ｍｅｎｔａｒｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｉｓｕｎａｃｔｅｄｏｎｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ．ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｐｉｘｅｌｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｍｐｒｏｖ

5、ｅｍｅｔｈｏｄｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｍｕｌｔｉ-ｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｌｙｓｅｎｓｅｄｉｍａｇｅｓ．Keywords：ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｎａｌｙｓｉｓ；ｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅ；ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ引言换到一个新的色彩空间，如ＨＳＶ色彩空间。但这些变［３］换与实际图像本身是无关的，变换本身独立于图像。图像特征提取是图像分析的主要内容，特征检测常用的颜色信息提取和表示方法中，采用基于直和提取是图像处理和模式识别中必须首要解决的问方图的方法是目前效果最好、应用最广泛的方法。色

6、题，对于模式识别和模式匹配模型的简化起着重要的［１］彩直方图表示图像颜色整体分布的特征，目前，人们已作用。随着高分辨率传感器技术的发展和应用，多提出了许多种借助于颜色特征对图像进行检索的方频谱卫星遥感图像的应用越来越广泛，在诸如国土资法。这些方法常用的彩色空间有ＲＧＢ和ＨＳＶ，提取的源调查、地质及矿产勘探中都有着广泛的应用。要实主要特征是颜色直方图，常用的计算直方图之间距离现各种实际应用，前提是能够进行快速、高精度的遥感的方法有直方图相交法、距离法等。人们研究的遥感图像分类。图像分类方法一般都是基于图像的统计信息进

7、行分目前，遥感卫星图像分类已经成为获取及处理遥［３］［２］类。高维数据对遥感图像的特征提取是不利的，降感卫星图像信息的关键技术之一。由于颜色特征具维是一种有效的解决方法。但这种降维不仅要能够使有旋转不变性和尺度不变性，因此色彩信息是多频谱得数据从原始图像空间转化为维数减少的特征空间，遥感卫星图像的非常重要的信息。目前多光谱信息已同时还要尽量保留原始图像的绝大部分信息。目前常经被广泛应用于遥感图像的分类。对于分类算法来用的一种特征提取方法是基于子空间的方法。其中最说，如何进行高效的色彩描述是必须、也是至关重要具特点就

8、是独立成分分析（ＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＣｏｍｐｏｎｅｎｔｓ的。现在的很多变换都是将图像从ＲＧＢ色彩空间变收稿日期：２０１３－０９－０６修订日期：２０１３－１０－０９基金项目：陕西省教育厅专项科研计划项目（０９ＪＫ８１１），咸阳师范学院专项科研基金资助项目（１１ＸＳＹＫ３２９）作者简介：赵蔷（１９７１－），女，陕西咸阳人，副教授，主要研究方向为图像处理、模式识