基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术

赵蔷; 解争龙; 李红; 李小林

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基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术

更新时间：2026-09-04

- 基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术
- Color-Feature Extraction of Remote Sensing Image Based on Principal Components Analysis and K-means
- 微电子学与计算机 2012年29卷第10期页码：64-68
- 作者机构：
  
  成阳师范学院信息工程学院, 陕西成阳,712000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  咸阳师范学院专项科研基金项目(08XSYK336,11XSYK329)陕西省教育厅专项科研计划项目(09JK811)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2012
- 稿件说明：
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赵蔷, 解争龙, 李红, 李小林. 基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术[J]. 微电子学与计算机, 2012, 29(10): 64-68.

ZHAO Qiang, JIE Zheng-long, LI Hong, et al. Color-Feature Extraction of Remote Sensing Image Based on Principal Components Analysis and K-means[J]. 2012, 29(10): 64-68.
赵蔷, 解争龙, 李红, 李小林. 基于PCA-K-means的卫星遥感图像的颜色特征提取技术[J]. 微电子学与计算机, 2012, 29(10): 64-68. DOI：

ZHAO Qiang, JIE Zheng-long, LI Hong, et al. Color-Feature Extraction of Remote Sensing Image Based on Principal Components Analysis and K-means[J]. 2012, 29(10): 64-68. DOI：

摘要

结合主成分分析(PCA)和K均值聚类算法(K-means)的特点

本文提出了一种对卫星遥感图像进行颜色特征提取的PCA-K-means算法.该算法去除了图像的R、G、B之间的相关性

在动态聚类的基础上

采用基于区域分类的空间一致性原则合并空间信息

使得该方法能高效的描述卫星图像的颜色特征.实验结果表明

该方法识别性能好

准确度高

是对多频谱遥感图像的颜色特征提取的一种有效的方法.

Abstract

This article propose a algorithm of PCA-K-means to extraction color feature of remote sensing image.The algorithm realizes the PCA algorithm and K-means algorithm which is suitable for mass data mining.The algorithm move the correlation of R

G and B.Using dynamic clustering method and classify on the basis of region by spatial consistency

the classification algorithm can describe the color feature of the remote sensing image.Experimental results that algorithm of PCA-K-mean has better performance in classification of the remote sensing image.

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