| 主成分分析的红外与可见光图像特征融合 |
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| 引用本文： | 杨阳,胡玉兰.主成分分析的红外与可见光图像特征融合[J].沈阳理工大学学报,2012,34(4):23-28. |
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| 作者姓名： | 杨阳 胡玉兰 |
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| 作者单位： | 沈阳理工大学 信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110159 |
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| 摘 要： | 针对红外与可见光图像特征融合提出一种基于主成分分析(PCA)的融合方法。分别提取红外与可见光图像的特征,采用主成分分析的方法进行特征融合,构造出有效的、维数较低的PCA融合特征。实验仿真结果证明PCA融合特征能在保持足够数量的有效信息基础上降低特征维数,提高了目标识别的效率。
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| 关 键 词： | 特征提取 主成分分析(PCA) 特征融合 |
Feature-level Fusion of Infrared and Visible Images Based on Principal Component Analysis |
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| YANG Yang
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HU Yulan.Feature-level Fusion of Infrared and Visible Images Based on Principal Component Analysis[J].Transactions of Shenyang Ligong University,2012,34(4):23-28. |
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| Authors: | YANG Yang HU Yulan |
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| Affiliation: | ( Shenyang Ligong University, Shenyang 110159, China) |
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| Abstract: | A new fusion algorithm based on PCA （Principal Component Analysis） is raised according to feature-level fusion of infrared and visible images. The features of infrared and visible images are abstracted respectively, by using PCA method to proceed feature fusions, to implement effective and lower dimensions PCA fusion features. The experimental simula- tion results show that PCA fusion features can effectively reduce the feature dimensions on the basis of maintaining lots of effective information and accordingly improve the efficiency of target recognization. |
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| Keywords: | feature extraction PCA feature-level fusion |
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