gen_principal_comp_trans
— Berechnung der Transformationsmatrix der Hauptachsentransformation
(Principal Components Analysis) von mehrkanaligen Bildern.
gen_principal_comp_trans(MultichannelImage : : : Trans, TransInv, Mean, Cov, InfoPerComp)
gen_principal_comp_trans
berechnet die Transformationsmatrix
für eine Hauptachsentransformation (Principal Components Analysis)
von mehrkanaligen Bildern. Diese Transformation ist z.B. bei
Bildern nützlich, die mit dem Thematic Mapper des Landsat Satelliten
aufgenommen wurden. Da die einzelnen Kanäle zum Teil starke
Korrelationen aufweisen, ist es wünschenswert, die Eingabebilder in
Bilder zu transformieren, die möglichst wenig Korrelation aufweisen.
Dies ist zum einen nützlich, um Speicherplatz zu sparen, da
Bildkomponenten mit geringem Informationsgehalt vernachlässigt
werden können, und zum anderen im Hinblick auf eine spätere
Klassifikation.
Die Funktion gen_principal_comp_trans
nimmt ein oder mehrere
Eingabebilder in MultichannelImage
und berechnet die
Transformationsmatrix Trans
für die
Hauptachsentransformation, sowie ihre Inverse TransInv
.
Alle Eingabebilder müssen dieselbe Anzahl von Kanälen haben. Die
Hauptachsentransformation wird aus allen Bildern gemeinsam
berechnet. Somit erlaubt es gen_principal_comp_trans
, die
Statistik mehrerer Bilder auszunutzen.
Wenn n die Anzahl der Kanäle ist, sind Trans
und
TransInv
Matrizen der Dimension n ×
(n+1), die eine affine Transformation der mehrkanaligen Grauwerte
beschreiben. Sie können mit dem Operator linear_trans_color
verwendet werden, um ein mehrkanaliges Bild zu transformieren. Als
Information werden in Mean
und Cov
die mittleren
Grauwerte der einzelnen Kanäle sowie die n × n
Kovarianzmatrix der Grauwerte zurückgegeben. In dem
Ausgabeparameter InfoPerComp
wird der jeweilige relative
Informationsgehalt der einzelnen Komponenten zurückgegeben.
Beachten Sie, dass Filteroperatoren eventuell unerwartete Resultate ausgeben, wenn ein Bild mit einer reduzierten Domäne als Input übergeben wird. Weitere Informationen können im Kapitel Filter gefunden werden.
MultichannelImage
(input_object) (multichannel-)image(-array) →
object (byte / direction / cyclic / int1 / int2 / uint2 / int4 / real)
Mehrkanaliges Bild.
Trans
(output_control) real-array →
(real)
Transformationsmatrix zur Berechnung der PCA.
TransInv
(output_control) real-array →
(real)
Transformationsmatrix zur Berechnung der inversen PCA.
Mean
(output_control) real-array →
(real)
Mittelwert der jeweiligen Kanäle.
Cov
(output_control) real-array →
(real)
Kovarianzmatrix der Kanäle.
InfoPerComp
(output_control) real-array →
(real)
Informationsgehalt der transformierten Kanäle.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
gen_principal_comp_trans
den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird
eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
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