Howtosignalprocessing
- Sur quoi est PCA basé pour les images hyperspectrales?
- Comment PCA est utilisé dans le traitement d'image?
- Comment traiter les images hyperspectrales?
Sur quoi est PCA basé pour les images hyperspectrales?
L'analyse principale des composants est basée sur le fait que les bandes voisines d'images hyperspectrales sont fortement corrélées et transmettent souvent presque les mêmes informations sur l'objet. L'analyse est utilisée pour transformer les données d'origine afin de supprimer la corrélation entre les bandes.
Comment PCA est utilisé dans le traitement d'image?
L'un des cas d'utilisation de l'ACP est qu'il peut être utilisé pour la compression d'image - une technique qui minimise la taille des octets d'une image tout en gardant autant de qualité que possible.
Comment traiter les images hyperspectrales?
Pour le traitement d'image hyperspectral, les valeurs lues à partir du fichier de données sont disposées en une gamme tridimensionnelle (3D) de formulaire m-by-by-c, où m et n sont les dimensions spatiales des données acquises, C est la dimension spectrale spécifiant le nombre de longueurs d'onde spectrales utilisées lors de l'acquisition.
