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6.3 基于主成分变换的图像融合在线视频

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6.3 基于主成分变换的图像融合课程教案、知识点、字幕

我们来学习PCA图像融合

将原始多光谱图像进行PCA变换

然后用高分辨率图像的

像元值代替PCA变换后的第1分量

最后再反变换到RGB空间

基于PCA 变换的图像融合算法的

最大优点是可以融合

多于3个波段的遥感数据

因而它比IHS融合法

可以更好地利用多波段数据的光谱特征

在改进多光谱图像的性能

同时也可以更好地保留其光谱信息

我们来学习PCA图像融合的技术流程

PCA图像融合的具体步骤

一 以高空间分辨率的全色图像为参考

对多光谱图像进行精确配准

二 将多光谱图像的空间分辨率

重采样到与高空间分辨率全色图像相同

三 将多光谱图像进行主成分变换

得到各个分量 PCA1 PCA2 PCA3

四 用高空间分辨率的全色数据Pan波段

替换多光谱图像

进行主成分变换后的第一主成分PCA1

五 将替换后的数据 Pan PCA2 PCA3

进行主成分逆变换

生成具有多波段融合结果图像

和IHS融合结果一样

PCA融合也存在光谱扭曲现象

也需要我们对算法进行改良

如何改进光谱保持性能呢

本小节介绍另外一种改进算法

我们采用拉伸全色图像的值域范围的这种方式

使其与多光谱图像PCA

变换后的第一主分量值域范围一致

从而提升融合图像的光谱保持性能

我们具体介绍一下

光谱扭曲及其改进方法

基本思路是用全色影像替代

多光谱影像第一主分量时

使全色影像的值域范围

和第一主分量相同

假定全色图像像素的值域范围为

多光谱影像经过PCA变换后的

第一主分量PCA1的值域范围为

对全色图像每个像素的灰度值

进行拉伸处理

经过变换后的全色图像的灰度

具有和多光谱图像第一主分量

相同的值域范围

用变换后的全色图像

来代替第一主分量

来进行PCA逆变换

得到的融合结果

能很好的保持原始图像的多光谱信息

遥感数字图像处理理论与方法课程列表:

第一章 遥感图像基础

-1.1 遥感数字图像

-1.2 遥感数字图像的坐标系统和地图投影定义

-1.3 遥感数字图像的计算机存储

-1.4 遥感数字图像的计算机显示

-第一章习题

第二章 遥感图像辐射校正

-第一讲

--2.1.1 遥感图像辐射校正概述

--2.1.2 遥感数字图像像元值的物理意义

--2.1.3 TOA光谱辐射亮度和表观反射率

--2.1.4 可见光和近红外波段的表观反射率模拟

-第二讲

--2.2.1 传感器的辐射定标

--2.2.2 6S辐射传输模型及其大气校正

--2.2.3 MODTRAN大气校正

--2.2.4 ATCOR 2 大气校正与地表反射率计算

--2.2.5 太阳辐射与地形引起的辐射误差的校正

-第二章习题

第三章 热红外遥感图像大气校正和地表温度反演

-3.1 概述

-3.2 热红外遥感图像像元值的物理意义

-3.3 热红外遥感图像的大气校正

-3.4 地表温度的遥感反演原理和方法

-3.5 ATCOR 2 大气校正与地表温度计算

-第三章习题

第四章 遥感图像几何纠正

-第一讲

--4.1.1 概述

--4.1.2 几何纠正的通用处理流程

--4.1.3 多项式构像模型及其几何纠正

--最小二乘法原理

-第二讲

--4.2.4 通用构像方程

--4.2.5 中心投影构像模型

--4.2.6 多中心投影构像模型

--4.2.7 SAR图像几何纠正

--4.2.8 有理函数模型和RPC纠正

-第四章习题

第五章 遥感图像增强

-第一讲

--5.1.1 彩色增强

--5.1.2 辐射增强

--5.1.3 空间增强

-第二讲

--5.2.4 光谱增强(4.1)

--5.2.4 光谱增强(4.2~4.3)

--5.2.5 频率域增强(5.1~5.5)

--5.2.5 频率域增强(5.6)

-第五章习题

第六章 遥感图像融合

-6.1 遥感图像融合概述

-6.2 基于IHS变换的图像融合

-6.3 基于主成分变换的图像融合

-6.4 基于小波变换的图像融合

-6.5 融合图像的质量评估

-第六章习题

第七章 遥感图像计算机分类

-第一讲

--7.1.1 图像分类概述

--7.1.2 判别函数

--7.1.3 非监督分类

--7.1.4 监督分类

-第二讲

--7.2.5 分类结果后处理

--7.2.6 分类结果精度评价

--7.2.7 其它分类方法

-第七章习题

第八章 遥感图像变化检测

-8.1 变化检测概述

-8.2 常用的变化检测方法

-8.3 CVA变化检测

-8.4 遥感图像变化检测应用实例

-第八章习题

6.3 基于主成分变换的图像融合笔记与讨论

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