遥感图像处理与应用 PCA算法融合图像
基于PCA的遥感图像和红外图像融合的研究
＝
喜 ｘ
—
（ １ ）
（ ２ ） ｘ 是样本的均值。Ｉ ｘ 。 ， ｉ 一， ］ 南（ １ ） 得协方羞矩阵
ｓ ＝ １ Ｎ
） （ ）
（ ２）
（ ３ ） ｓ ， 的秩 为 ｋ ， ｛ ｌ ｉ ＝１ ， ２ ，・ ， ｋ ｝ 和｛ ｌ ＝ ｌ ， ２ ， …， 足 ｝ 分别为 ｓ 的非 零 特 征值 和 和特 向量 ， 且 Ａ ： ≥…≥ ， 存存 ｓ Ｗ ， ＝ ｗ 。设
２ 基 于改 进 的 Ｉ Ｈ ｓ和 Ｐ Ｃ Ａ算 法 的 像 融 合过 罔像 融合 技 术 ， 是 指将 两 个 或 者更 多 的 对 同一 特 定 场 景 的 图像 算法过程流 『 』 Ｉ 】 下： （ Ｉ ） 对 多光 谱 像进 行 Ｉ Ｈ Ｓ变 换 ， 僻到 Ｉ 、 Ｈ、 Ｓ 个分 量 （ ２ ） 对 分 辨率 图像 进 行 Ｐ Ｃ Ａ变换 ， 取 个 成份 进行 进行 融 合 ， 产 生 一 个对 场景 的新 的诠 释 图像 。 在 遥感 罔像 ｔ ， 多光 谱 Ｈ Ｓ 变 换 得到 （ ３ ） 埘Ｉ 和ｌ 进 行 直 ‘ ｐ （ ４ ） 刈Ｉ Ｊ 口 后 的结构 图像 和全 色 图像 足 最重 要 的两 类 。 然而， 多 光谱 冈像 分 辨 率不 高 ， 全 Ｉ Ｈ Ｓ逆 变换 法 流程 如罔 １ 色 网 携带 着极 为 多彩 的 空 间 信 息 。实 际 应 用 中 需 要提 取 两 者 的优 进 行 Ｔ 得 到 的实 验结 如 同 ２ 。 点， 解决 之 道 是利 用 网 像 融 合技 术 对 两 者进 行 处 理… 。 红 外 图像 和 可 见 光冈 像 则是 不 同 的拍摄 工 具 下 对 特定 物 体 的 小 同 表现 ， 通 过 融合 技 术 可 以 人 们 在一 幅 图 中获 取 到更 多 的信 息 ， 便 于人 眼的 观 察 和判 断 。本 文使 用 主 成 份 分析 法 （ Ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ａ ｌ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ Ａ ｎ ａ ｌ ｙ — ｓ ｉ ｓ ） １ ２ １ ， 进 行研 究 。 主要 步骤 为 ： （ １ ） 图 像前 期 预 处理 ； （ ２ ） 像 的配 准 ； （ ３ ） 像 的融 合 ； （ ４ ） 图像 分 析 。 ｌ Ｐ Ｃ Ａ算 法介 绍 和 Ｉ Ｈ Ｓ变换 图像 融合 的层 次分 为 ： 像素级 、 特 征 级和 决 策 级 ｌ － ｝ ｌ 。对 融合 后 的 图像 分 析 有 两种 方 法 ， 一种 是 主 观法 ， 另 一种 是 客 观法 主观法 根 据 观察 者 对 融合 后 的 冈像 总 体 印象 感知 。 客 观 法足 通 过 一 系列 的对 比 参数 数 据 对 图像 的结 果 进 行评 价 。 １ ． １ Ｐ Ｃ Ａ算 法 介绍 Ｐ Ｃ Ａ是 对 数据 的 一种 分 析 方法 。 又称 Ｋ — Ｉ 变换 。 通过ｘ Ｉ ｆ 一 组 数 据 的线 性 变换 ， 将 一 组 多维 的数 据 转换 成 低 维 度 的 一组 线性 无 关 的 数据 ， 从ｉ ｎ ｊ 实 现 降维 的 过程 。 可 以通 过 分 析低 维 度 的数 据 ， 得 到对 高 维度 数 据 信息 的理 解 。过 程如 下 ： （ １ ） 取 图像 样 本 ｛ ｘ ． ， …， Ｘ １ ， 其 中 向量 ｘ ｉ （ ｉ ＝ ０ ， １ ， …ｎ ） 为像 素 灰 度值 。求 ｍ样 本 集 的平为主成分矩 阵， 向量 ｗ． 称为数据 的主成份。
遥感入门图像融合ppt课件
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1
图像融合处理
• 当代航天遥感系统已能为用户提供高空间分辨率、 高波谱分辨率和高时间分辨率的海量图像。如何将 同一地区的各种遥感图像的有用信息融合在一起是 遥感应用研究的课题之一。
• 从二十世纪70年代的航天遥感应用的研究和实践表 明：由于在可见光和红外波段，各类植被的响应大 都互相重叠。因此，单用一种多光谱图像进行分析， 要解决土地覆盖、耕地和森林资源监测、军事侦察 等问题是不可能的。
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2.基于彩色空间变换的影像融合法-- 彩色变换
• 遥感图像融合方法的关键技术之一是彩色变换， 下面首先简单介绍彩色变换。
• 彩色变换又称为彩色编码，所谓彩色变换即为两 种彩色模型编码系统之间的变换。
• 彩色模型指的是某个三维彩色空间的一个可见光 子集。它包含某个彩色域的所有彩色，彩色模型 的用途是在某个彩色域内方便地指定彩色。由于 任何一个彩色都只是可见光的子集，所以任何一
个彩色模型都无法包含所有的可见光。
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基于彩色空间变换的影像融合法
– 首先，必须将图像进行严格的几何校正，使不同的 遥感图像在几何上能完全匹配，并且分辨率一致。
– 将多波段图像由RGB彩色系统变换到IHS彩色系统 中；
– 用高分辨率的图像代替I分量，进行彩色逆变换，就 可以得到融合图像
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H arctan[
2R G B ] C 3 (G B )
C 0, ifG B
C
, if
G B
S 6 R 2 G 2 B 2 RG RB GB 3
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3.基于PCA变换的融合
对低分辨率图像进行PCA变换后，以高空间 分辨率图像代替第一主成分，进行反变换。
遥感图像PCA融合的并行算法研究与实现
（Ｘｉ－ Ｘ ）（Ｙｉ－ Ｙ ）
ｉ＝１
ｉ＝（Ｎ－ １）Ｓ／Ｎ＋１
ｉ＝（Ｎ－ １）Ｓ／Ｎ＋１
（ｓ－ １）
（ ２）
每个结点先分别计算该结点上图像的局部
ｅｎｄｎｕｍ
! ｘｉ， 其中 ｘ 表示 Ｒ、Ｇ、Ｂ 三 个 波 段 中 的 一 个 ，
ｉ＝ｂｅｇｉｎｎｕｍ
ｂｅｇｉｎｎｕｍ 为该结点所读取图像的起始象素的标号，
（ ４） 对每个结点， 将 Ｐ 矩阵的第一主成分用经
过拉伸后的全色图像 ｐａｎ 的数据替换。由于 ｐａｎ 图
像 拉 伸 需 要 用 到 ｐａｎｍａｘ， ｐａｎｍｉｎ， 以 及 Ｐ１ｍａｘ， Ｐ１ｍｉｎ， 如 何 计算出全局的最大最小值有多种方法。我们采用的
方法是： 各个结点先计算本结点上的最大最小值，
２ ＰＣＡ 融合的串行算法
主成分分 析 在 数 学 上 称 为 Ｋ－ Ｌ 变 换［２］， 是 在 统
计 特 征 基 础 上 进 行 的 一 种 多 维 （多 波 段 ）正 交 线 性 变
换。实际操作是将原来的各个变量（这些变量中部分
有相关关系）重新组合， 组合后的新变量是互不相关
的。此方法用于对全色图像和多光谱图像数据进行
３ ＰＣＡ 融合并行算法 Ｐ－ ＰＣＡ 及其优化 为了提高算法效率， 满足实时性要求， 我们设
计了可扩展性能好、执行效率高的 ＰＣＡ 融合并行算 法 Ｐ－ ＰＣＡ（ Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ－ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ－ Ａｎａｌｙｓｉｓ） 。 ３．１ 数据划分
常用的并行编程模型主要有： 任务并行， 流水 线并行和数据并行三类。由于 ＰＣＡ 融合方法对各个 象素单元的操作基本相同， 因此我们选择数据并行 模型。对数据集的划分采用的是垂直分割方法， 将 图像以水平线分割到每个结点， 保证每个进程间的 交互尽量少。设结点数为 Ｎ， 图像的总行数值为 ｍ， 若 ｍ 能整除 Ｎ， 则每个结点分配到的图像行数为 ｍ／ Ｎ； 若不能整除， 则非 ｒｏｏｔ 进程的结点分配到的图像 行数为 ｍ／Ｎ， 剩余的行数分配给 ｒｏｏｔ 结点进程， 为 ｍ－ ｍ／Ｎ×（ Ｎ－ １） 。这种数据划分简单易行， 且满足负 载均衡的要求。 ３．２ 并行算法流程
遥感图像处理图像融合
像素级图像融合
像素级融合是最低层次的图像融合，它将经过高精度图像配准后的多源影像数据按照一定的融合原则， 进行像素的合成，生成一幅新的影像。融合的目的在于提高图像质量，提供良好的地物细节信息，直接服 务于目视解译，自动分类。高空间分辨率的全色影像和高光谱分辨率的高光谱影像的像素级融合影像一般 具有以下性质（Wald,1997）：
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当前像素级数据融合的研究特点
• 研究工具：新的数学理论和计算智能理论 • 研究手段：对已有方法进行组合、集成 • 研究目标：以光谱信息提取为目标
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遥感数据常用的像素级融合方法
• 代数法 • 基于彩色空间变换的影像融合法 • 基于主成分分析的影像融合法 • 基于高通滤波影像融合法 • 基于小波变换影像融合法 • 基于小波的HIS影像融合
在某个彩色域内方便地指定彩色。由于任何一个彩色都只是可见光的子集，所以任何一个彩色模型都无法 包含所有的可见光。
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基于彩色空间变换的影像融合方法-IHS彩色变换
• 从色度学可知，颜色可用三基色来表示，例如，用红、绿、蓝所含成分的多少来表示颜色（即RGB系统）。 颜色RGB编码具有方法简单，便于彩色显示和彩色扫描的优点。因此目前常用于彩色显示器和彩色扫描仪 上。
数据处理技术提取各遥感数据源的有用信息，最后将其融合到统一的空间坐标系(图像或特征空间)中进行 综合判读或进一步的解析处理。
图像融合是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程。着重于把那些在空间和时间上冗余或互补
的多源数据，按照一定的规则进行运算处理，获得比任何一种数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有 新的空间、波谱、时间特征的合成图像。
基于PCA的遥感图像和红外图像融合的研究
基于PCA的遥感图像和红外图像融合的研究文章在原有的PCA算法的为核心的基础上，加入了IHS变换。
充分利用两个算法的优点。
并对整个图像融合过程进行新的改进和优化。
文章将新的改进分别应用于遥感图像和红外图像的融合。
对图像的融合得到了较为理想的结果。
标签：PCA算法；遥感图像；红外图像引言图像融合技术，是指将两个或者更多的对同一特定场景的图像进行融合，产生一个对场景的新的诠释图像。
在遥感图像中，多光谱图像和全色图像是最重要的两类。
然而，多光谱图像分辨率不高，全色图携带着极为多彩的空间信息。
实际应用中需要提取两者的优点，解决之道是利用图像融合技术对两者进行处理[1]。
红外图像和可见光图像则是在不同的拍摄工具下对特定物体的不同表现，通过融合技术可以让人们在一幅图中获取到更多的信息量，便于人眼的观察和判断。
本文使用主成份分析法（Principal Component Analysis）[2]，进行研究。
主要步骤为：（1）图像前期预处理；（2）图像的配准；（3）图像的融合；（4）图像分析。
1 PCA算法介绍和IHS变换图像融合的层次分为：像素级、特征级和决策级[3]。
对融合后的图像分析有两种方法，一种是主观法，另一种是客观法。
主观法根据观察者对融合后的图像总体印象感知。
客观法是通过一系列的对比参数数据对图像的结果进行评价。
1.1 PCA算法介绍PCA是对数据的一种分析方法。
又称K-L变换。
通过对一组数据的线性变换，将一组多维的数据转换成低维度的一组线性无关的数据，从而实现降维的过程。
可以通过分析低维度的数据，得到对高维度数据信息的理解。
过程如下：1.2 IHS变换IHS变换中，I表示亮度，H表示色调，S表示饱和度。
通过转换将RGB图像分解成I、H、S[4]。
三个分量互相独立。
图像的RGB和IHS的相互转换是相互可逆的过程。
目前IHS变换有好几种方式。
有基于球体、柱体、三角形和单六角锥变换。
主要区别是在于选取的坐标系和主颜色采用的色调等。
遥感图像融合方法
遥感图像融合方法遥感图像融合是指将来自不同传感器或不同波段的遥感图像进行融合，以获取更丰富的信息和更高的分辨率。
在遥感领域，图像融合技术被广泛应用于土地利用分类、环境监测、资源调查等领域。
本文将介绍几种常见的遥感图像融合方法，以及它们的优缺点和适用范围。
首先，基于像素级的遥感图像融合方法是最简单和常见的方法之一。
这种方法将来自不同传感器的图像进行逐像素的加权平均或逻辑运算，以获得融合后的图像。
这种方法的优点是简单易行，适用于大多数遥感图像。
然而，由于它忽略了图像的空间信息，导致融合后的图像质量较低，对细节的保留不足。
其次，基于特征的遥感图像融合方法通过提取图像的特征信息，如边缘、纹理等，然后将这些特征信息进行融合。
这种方法能够更好地保留图像的细节信息，提高融合后图像的质量。
然而，这种方法需要对图像进行复杂的特征提取和匹配，计算量较大，且对图像质量和几何精度要求较高。
另外，基于变换的遥感图像融合方法是利用变换域的方法对图像进行融合，如小波变换、PCA变换等。
这种方法能够更好地提取图像的频域信息，获得更高质量的融合图像。
然而，这种方法对图像的几何变换和配准要求较高，且需要较高的计算复杂度。
此外，基于深度学习的遥感图像融合方法是近年来的研究热点。
通过使用深度神经网络对图像进行端到端的融合，能够更好地提取图像的语义信息，获得更高质量的融合图像。
然而，这种方法需要大量的训练数据和计算资源，且对算法的调参和模型的选择要求较高。
综上所述，不同的遥感图像融合方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。
在实际应用中，需要根据具体的需求和条件选择合适的融合方法，以获得最佳的效果。
希望本文能够对遥感图像融合方法有所了解，并为相关研究和应用提供参考。
基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法
基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法纪峰;李泽仁;常霞;吴之亮【摘要】In order to improve the problem of the lack of detailed information in expression of image using non-subsampled Contourlet transform (NSCT), this paper proposes an improved method based on principal component analysis (PCA) and NSCT transform remote sensing image fusion. Firstly, PCA transform is applied to the low spatial resolution multi-spectral (MS) image, and then the first principal component (PC1) is extracted. Secondly, NSCT transform is applied to the PC1 and the high spatial resolution panchromatic (PAN) image. For the low frequency coefficients of the above two, the rules of wavelet transform fusion are used, and for the high frequency coefficients the adaptive weighted fusion rules based on region standard deviation are used. Finally, we get the fusion image by using inverse NSCT transform and inverse PCA transform. The results show that the method combines the detail information of the source image effectively, and also get better visual effect and better evaluation index.%为了改善非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像细节信息表达的缺失问题,提出了一种新的基于主成分分析(PCA)和NSCT的遥感图像融合方法.首先对低空间分辨率多光谱(MS)图像进行PCA变换,提取第一主分量(PC1);其次,对PC1和高空间分辨率全色(PAN)图像进行NSCT变换,对二者的低频系数采用小波变换的融合规则,高频系数采用基于区域标准差自适应加权的融合规则;最后,经过PCA逆变换和NSCT逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明,该方法不仅有效地融合了源图像的细节信息,而且得到了较好的视觉效果和较优的评价指标.【期刊名称】《图学学报》【年(卷),期】2017(038)002【总页数】6页(P247-252)【关键词】遥感图像融合;NSCT变换;PCA变换;小波变换;融合规则;区域标准差自适【作者】纪峰;李泽仁;常霞;吴之亮【作者单位】北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏银川 750021;北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏银川 750021;北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏银川 750021;北方民族大学数学与信息科学学院,宁夏银川 750021【正文语种】中文【中图分类】TP391SPOT、IKONOS、Quick Bird等新型高分辨率遥感卫星所提供的即高分辨率全色图像(panchromatic, PAN)和低分辨率多光谱图像(multi-spectral, MS)[1]具有不同的特点，如果将其各自的优势加以整合，不仅能弥补单一图像上信息的不足，还可以扩大各自信息的应用范围，提高遥感图像分析的精度。
基于PCA和数据融合的遥感图像数字水印算法_顾成喜
ｃｏｍｐｏｓｅｄ ｕｓｉｎｇ ｗａｖｅｌｅｔ ａｎｄ ｅｄｇｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｉｒｄ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｗａｓ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ．ＰＣＡ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｗａｓ ｄｏｎｅ ｏｎ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｇｅｔｔｉｎｇ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｓ ｗａｔｅｒｍａｒｋ，ａｎｄ ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｗａｔｅｒｍａｒｋ ｗａｓ ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｉｎ ｄｅｔａｉｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ．Ｉｎ ｔｈｅ ｅｎｄ，ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ ｃｈａｎｇｅｄ ｄｅｔａｉｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｗｅｒｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｈａｖｉｎｇ ｗａｔｅｒｍａｒｋ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｐａｎｃｈｒｏｍａｔｉｃ ｉｍａｇｅ ｔｈａｔ ｃｏｎｔａｉｎｅｓ ｗａｔｅｒｍａｒｋ ｗａｓ ｆｕｓｅｄ ｗｉｔｈ ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｍａｇｅ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ ＰＣＡ ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ．Ｗｈｅｎ ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇ ｗａｔｅｒｍａｒｋ，ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＩＣＡ）ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ｕｓｅｄ．Ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｐｒｏｔｅｃｔ ｔｈｅ ｃｏｐｙｒｉｇｈｔ ｏｆ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ ａｎｄ ｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｅ ａｕｔｈｅｎｔｉｃｉｔｙ，ａｌｓｏ ｄｏｅｓ ｎｏｔ
第一步 嵌入水印 输 入 ：全 色 图 像Ｉ；
到稿日期：２０１１－１０－１１ 返修日期：２０１２－０１－０５ 本文受江苏省普通高等学 校 科 研 成 果 产 业 化 推 进 项 目 （ＪＨ０９－４６），苏 州 市 工 业 科 技 攻 关 计 划 项 目 （ｓｇｚ２０１１００７），苏 州 市 职 业 大 学 创 新 团 队 项 目 （３１００１２４）资 助 。 顾成喜（１９７８－），男，硕士，讲师，主要研究方向为人工智能，Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｃｘ＠ｊｓｓｖｃ．ｅｄｕ．ｃｎ；李亚琴（１９８０－），女，硕士，讲师，主要研 究 方 向 为 数 字 水 印 、信 息 安 全 ；顾 才 东 （１９６３－ ），男 ，教 授 ，主 要 研 究 方 向 为 计 算 机 网 络 。
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遥感图像处理与应用课题报告——基于PCA的遥感图像融合的算法实现
张念、徐明阳
•PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称主分量分析。
主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，尔后H.
霍特林（Hotelling）将此方法推广到随机向量的情形。
它是通过正交变换将一组可能相关的变量转换到一组线性不相关的变量（称为主成分）的统计分析过程，简单就是一种通用的降维工具。
遥感图像处理中的主成分变换
遥感图像中不同波段通常存在较高的相关性(尤其对于多光谱、高光谱图像)，因此直观上看，不同波段的图像都很相似。
从提取有用信息的角度考虑，各邻近
波段有相当大的一部分数据是多余和重复的。
主成分变换在遥感中的应用目的是
去除波段之间的多余信息，把原来多波段图像中的有用信息集中到数目尽可能少
的新的主成分图像中，并使这些主成分图像之间互不相关，各个主成分包含的信
息内容不重叠，从而大大减少总的数据量，并使图像信息得到增强。
•pca遥感图像融合
•基于主成分变换结果，利用高分辨率图像替换低分辨率的图像的第1主成分信息，然后再进行逆变换得到融合图像。
pca融合的具体示意图
谢谢大家。