基于主成分变换(PCA)的图像融合 基于主成分变换的图像融合 李棋 王治宇温天宏 主成分变换的基本原理 主成份变换，也称主成分分析，其中参与变换不受波段数限制，可以接受三个以上波段的多光谱数据和高分辨率数据进行交换，从而将各个波段的纹理信息分离出来。主成份变换融合是将N个波段的低分辨率图像进行主成分变换，将单...
基于主成分变换(PCA)的图像融合 基于主成分变换的图像融合 李棋 王治宇温天宏 主成分变换的基本原理 主成份变换，也称主成分分析，其中参与变换不受波段数限制，可以接受三个以上波段的多光谱数据和高分辨率数据进行交换，从而将各个波段的纹理信息分离出来。主成份变换融合是将N个波段的低分辨率图像进行主成分变换，将单...
摘要: 提出一种基于主成分分析(PCA)分解的图像融合框架.对源图像进行主成分分析,依据前几个主成分重建图像,经过下采样过程得到近似图像,对近似图像进行上采样,得到上层图像的差异图像(即细节图像),将最底层近似图像与各层细节图像进行累加完成图像的重构.实验结果表明,该方法能保持图像细节,具有较好的融合效果关键词:...
——基于PCA的遥感图像融合的算法实现 张念、徐明阳 •PCA（principalcomponentsanalysis）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（KarlPearson）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...
本文结合分块的思想依据, 将源图像进行区域的划分, 对每一区域块使用PCA分析法, 把特征值作为每一区域块的清晰与否的判定依据。 假设H1和H2为待融合的多聚焦图像P1和P2的高通滤波图像。邻域内像素一般情况下具有较强关联性, 因此, 为提高辨识的准确性, 进一步对H1和H2进行低通滤波, 得到A1和A2。假定Α1k, Α...
PET/CT-MRI诊断前列腺癌和CsPCa的特异性和阳性预测值优于mpMRI。PET/CT-MRI图像融合引导靶向前列腺穿刺能提高对前列腺癌及CsPCa的检测效能,有助于提高阳性率。 传统前列腺穿刺活检在经直肠超声引导下进行,由于影像清晰度、定位准确性和...