GS变换以及PCA变换
时间: 2023-10-25 15:06:48 浏览: 55
引用\[1\]: PCA变换,也称为主成分分析,是基于K-L(Kathunen-Loeve)变换来实现的。PCA变换融合处理流程如下图所示,就是将N个波段的多光谱影像进行K-L变换,并根据向量特征值排序依次得到N个主分量,再将高分辨率全色影像与第一主分量进行直方图匹配,使全色影像灰度均值和方差与第一主分量影像的保持一致;然后将匹配后的全色影像直接替换掉第一主分量影像,最后通过K-L逆变换处理将可获得高分辨率的多光谱融合影像。\[1\]
引用\[3\]: 在融合过程中,数据类型的存储将会是造成输出结果不正确的主要原因。由于PCA融合算法中涉及到大量数值计算,里面像素灰度值值得取值将会发生变化。参考博文2内之所以不出现问题1是因为作者全部采用的float型数据进行计算,而本文读入unsigned char ,如果中间计算部分也用unsigned char数据类型将会对计算结果进行截断(unsigned char是存储整型数据),那么将导致结果的光谱色彩不正确。因此在计算中均采用double类型或float数据类型参与计算(如第二步代码中☆☆☆)。\[3\]
问题: GS变换以及PCA变换是什么?
回答: GS变换是一种用于图像融合的方法,它通过将多光谱影像与高分辨率全色影像进行加权平均来获得融合影像。而PCA变换,也称为主成分分析,是一种基于K-L变换的方法,它将多光谱影像进行K-L变换,得到主分量,并将高分辨率全色影像与第一主分量进行直方图匹配,最后通过逆变换得到融合影像。\[1\]在PCA变换中,数据类型的存储也是一个重要的考虑因素。由于PCA融合算法中涉及到大量数值计算,像素灰度值的取值可能会发生变化。因此,在计算过程中,建议使用double类型或float数据类型来保证计算结果的准确性和光谱色彩的正确性。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图像处理系列——图像融合之主成分分析(PCA)](https://blog.csdn.net/nanke_yh/article/details/89481095)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [PCA理论与传统PCA图像融合](https://blog.csdn.net/what_lei/article/details/48999673)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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