PCA算法java实现

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图像融合是从两个或更多个图像组合相关的信息到单个图像的处理。所产生的图像将是比任何输入图像的更多的信息。在遥感应用，空间载传感器的日益普及提供了一个动机不同的图像融合算法。在图像处理中的几种情况需要在一个单一的图像中的高空间和高光谱分辨率。大部分的现有的设备是不能够令人信服提供这种数据。图像融合技术允许不同信息源的集成。融合图像可以具有互补的空间和光谱分辨率特性。但是，标准图像融合技术可以扭曲多光谱数据的光谱信息，同时合并。在卫星图像，提供了两种类型的图像。通过卫星获得的全色图像传输的最大分辨率可与多光谱数据与较粗的分辨率传输。这通常是较低的两个或四倍。在接收站，全色图像融合与多光谱数据传达更多的信息。

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Hopcroft — — 卡普算法是作为一种算法输入二部图，并生成作为输出最大基数匹配 — — 一套尽可能多尽可能边缘没有两个边缘份额的财产终结点。它运行在 O （|E|sqrt {|V |})在最坏的情况，在那里 E 一套在图中，边和 V 设置关系图的顶点数的时间。在稠密图时间绑定变成 O （|荧光 ^ {2.5}），和它运行在接近线性时间的随机图论。该算法被发现由约翰 Hopcroft 和理查德 · 卡普 (1973 年)。与以前的方法，用于匹配匈牙利算法和埃德蒙兹 （1965 年） 的工作，Hopcroft — — 卡普算法一再增加部分通过寻找增加路径匹配的大小。然而，而不是寻找只是单一的增广路径，每个迭代，该算法发现最短增广路径最大集。因此需要只有 O(sqrt{n}) 迭代。同样的原则也用于开发更为复杂的算法，对于非二部图匹配随着运行时间作为 Hopcroft — — 卡普算法相同的渐近。

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