基于pca和dwt变换的不...法图像融合效果评价对比分析 刘姝岑.pdf

-70 - 科学技术创新
基于 PCA 和 DWT 变换的不同重采样方法
图像融合效果样方式，对图像融合结果 分量包含的信息量减小。PCA 变换后图像的信息主要集
从均值、平均梯度等六大指标进行效果评价，探讨两种 中在前几个主成分分量中, 在变换域中丢弃信息量小的
方式的优劣及适用性。 主成分分量, 将原始的海量高光谱数据变换为少量的几
1 研究区域及数据情况 个成分，在降低数据维数的同时，最大限度地保持了原
本研究采用的昆明市区 2009 年的 SPOT5 原始全色 始数据的信息。
和多光谱数据，全色空间分辨率为 5m,多光谱空间分辨 对图像数据进行主成分变换首先需要计算出一个标
作者简介：刘姝岑（1981，9-），女，籍贯：云南昆明，研究方向：地图制图与地理信息工程。 科学技术创新 -71 -
准变换矩阵，通过变换矩阵使图像数据
转换成一组新的图像数据-主成分数据，
从而提高图像的主成分特征，由此构造
出的每个新特征都是原特征的线性函
数。其变换公式可以用下式表示:
Y=AX
式中的 X 表示多光谱图像的向量，
Á
X = (xÁ , x ,..., x ) ，n 为图像的波段数，
A 是多光谱图像 X 为空间协方差＞xi 的
特征向量矩阵的转置矩阵，Y 表示产生
的多光谱图像，第一个主成分通常包含
的信息量是最大的，占百分之八十以上，
第二主成分以及第三主成分信息量迅速
图 1 技术流程图
递减，到了第 n 个主成分的信息几乎为
零。 方法 研究区一 研究区二
最邻近
「σ σ... σ ■
■ 11 12 1n ■ 点法
■σ σ... σ ■
■ 21 21 2n ■
■ ... ...