基于PCA变换的超谱图像降维算法仿真

摘要

针对当前图像降维算法复杂度和图像信息丢包率高的问题,提出基于PCA变换的超谱图像降维算法。采用矩匹配法与多波段匹配法对超谱图像条带噪声进行消除,基于消除结果根据分水岭算法对图像进行分割,利用分割过程中的图像目标对象内部标记使降维之后能够得到图像连续像素,与设定阈值之间进行比较,将变异比设定阈值小的临近像素集合判断为标记,利用所得标记控制分水岭分割,降低图像信息丢包率。结合图像分割,定义一幅超谱图像的原始矩阵,经PCA变换之后得到一个新矩阵,矩阵中各列就是变换之后的主成分,从大至小的顺序排列主成分,选择前二、三列组成数据图像包含的信息和原始图像相似程度最高,实现超谱图像降维。实验结果显示,上述算法降维复杂度低、图像信息完整性良好。