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来源:《电子科技》2018年第06期  作者:戎凯旋;韩新力;张学攀;芦存博;
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基于SVT变换的改进PCA多光谱图像融合

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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Quick Bird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。(本文共计5页)......[继续阅读本文]

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