基于加权IHS-PCA算法的遥感图像融合——附Matlab代码

于 2023-08-05 04:21:49 发布
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文章标签： 算法 matlab 计算机视觉
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本文介绍了基于加权IHS-PCA算法的遥感图像融合方法，通过预处理、IHS变换、PCA降维、加权融合及后处理步骤，提高遥感图像的空间分辨率和信息内容。附带Matlab代码。

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基于加权IHS-PCA算法的遥感图像融合——附Matlab代码

遥感图像融合是指将多源遥感图像融合成一幅高质量的综合图像。在实际应用中，遥感图像融合不仅能够提高遥感图像的空间分辨率，还能增加遥感图像的信息内容，提高遥感图像的可读性和可操作性。

本文主要介绍基于加权IHS-PCA算法的遥感图像融合方法，该方法采用IHS和PCA两种像素级算法相结合，能够很好地处理遥感图像中的多种光谱信息，提高遥感图像的融合效果。

具体步骤如下：

  1. 预处理

在进行遥感图像融合之前，需要进行预处理操作，包括图像的去噪、边缘提取等操作，以提高后续算法的可靠性。

  1. IHS变换

通过IHS变换，将RGB图像转换到IHS空间，其中I表示强度分量，H和S表示色调和饱和度分量。

  1. PCA降维

对IHS空间中的强度分量进行PCA降维，得到特征向量，并根据贡献率选择前N个特征向量。

  1. 加权融合

将选取的特征向量根据权值进行加权，得到一组新的强度分量，再将其与原始H和S分量组合成新的IHS图像。

  1. 后处理

对融合后的图像进行后处理，包括直方图均衡化、锐化等操作，以提高

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