基于PCA变换与小波变换的遥感图像融合方法.pdf

第 卷第 期 年 月 43 7 红外与激光工程 2014 7 Vol.43 No.7 Infrared and Laser Engineering Jul. 2014 基于 PCA 变换与小波变换的遥感图像融合方法 伊力哈木·亚尔买买提 1 ，谢丽蓉 1 ，孔 军 1,2 (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)07-2335-06 Remote sensing image fusion based on PCA transform and wavelet transform · 1 1 1,2 Yilihamu Yaermaimaiti , Xie Lirong , Kong Jun (1. College of Electrical Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830047, China; 2. School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China) Abstract: The traditional PCA image fusion can produce multi-spectral image information variable loss in remote image fusion. Aim to it, a new algorithm of remote sensing image fusion based on PCA and wavelet transform was proposed in this paper. Firstly, principal component transformation for multi - spectral image was performed by eigenvalues and eigenvectors in each wave band. Se