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第32卷 第6期 沈 阳 理 工 大 学 学 报 Vo1.32 NO.6 2013年 12月 JournalofShenyangLigongUniversity Dec.20 13 文章编号 :1003—1251(2013)06—0017—06 PCA—CCA在红外与可见光图像特征融合中的应用 金萌萌,胡玉兰 (沈阳理23大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110159) 摘 要 :针对红外与可见光 图像特征级融合提 出一种基于PCA—CCA的融合方法。分 别提取红外与可见光图像的特征 ,由于当特征维数较高时,基于 CCA方法的 目标 函数 会面临协方差矩阵奇异的问题,无法进行求解,因此首先利用PCA方法进行降维,然后 在低维空间中利用CCA方法求解融合特征。通过实验证明,本文的方法能够有效地提 取融合特征,并且识别效果高于单一的CCA融合方法。 关 键 词:特征提取;PCA;CCA;特征融合 中图分类号 :TP391.4 文献标志码 :A Feature-levelFusionofInfraredandVisibleImagesBasedonPrincipal ComponentAnalysisplusCanonicalCorrelationAnalysis JIN M engmeng.HU Yulan (ShenyangLigongUniversity,Shenyang110159,China) Abstract:Anewfusionalgorithm basedonPCA (PrincipalComponentAnalysis)and CCA (CanonicalCorrelationAnalysis)isproposedaccordingtofeature—levelfusionofin— flaredandvisibleimages.Thefeaturesofinfrraedandvisibleimagesraeabstractedrespec- tively.Whenthefeaturedimensionishigher,objectivefunctionbasedontheCCAmethod willfacetheproblem ofsingulra covariancematrixandcannotbesolved.PCA method is firstlyusedtoreducethedimension,and then CCA mehtodisadoptedtosolvehtefusion featurein thelow—dimensionalspace.Simulationresultsshow thattheproposedalgorithm couldeffectivelyextractthefusionfeature,andhterecognition effectishigherhtan single CCA identificationmehtod. Keywords:featureexrtaction;PCA;CCA;feature—leve1fusion 近年来,可见光图像与红外图像融合成为图 感,能够提供 目标与背景的空间位置信息,因此 由 像领域的研究热点之一。可见光传感器对 目标场 两种传感器得到的图像优势互补,可以得到更全 景的亮度变化敏感,能够提供更多的场景细节信 面的场景信息。 息。红外传感器对 目标场景的红外辐射差异敏 图像融合包括像素级融合、特征级融合和决 收稿 日期 :2013—05~16 作者简介:金萌萌 (1987一),女,硕士研究生;通讯作者:胡玉兰 (196l~),女,教授,研究方向:
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