【图像融合】高分辨率全色图PCA图像融合（含评价指标）【含Matlab源码 2407期】

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀

🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

🏆代码获取方式：
优快云 Matlab武动乾坤—代码获取方式

更多Matlab图像处理仿真内容点击👇
①Matlab图像处理（进阶版）

⛳️关注优快云 Matlab武动乾坤，更多资源等你来！！

⛄一、PCA图像融合简介

1 PCA变换
主成分分析是近年来在图像分析与模式识别领域研究较多的一种统计特征提取方法, 它是基于K-L分解, 是一种正交变换。PCA充分利用数据中的二阶的统计信息进行特征提取和降维, 旨在数据空间中找出一组正交向量, 这组向量能最大地表示数据的方差, 通过一个特殊的向量矩阵, 将原始数据从原来的高维空间投影到这组正交向量所张成的一个较低维的向量空间中, 从而达到对数据的降维, 降维后保留了数据的主要信息, 从而使数据更易于处理。PCA方法的优势在于数据压缩及对多维数据的降维, 它将原来具有一定相关性的多个指标, 重新组合成一组新互相无关的综合指标, 用这个新的指标来代替原来的指标[10]。

2 PCA变换的图像融合的算法
主成分分析 (PCA) 是一种常用的融合准则。使用PCA方法进行图像融合的常用方法有两种, 其一是用于高分辨率全色图像与低分辨率多光谱图像的融合, 用高分辨率全色图像代替由低分辨率多光谱图像提取出的第一主成分而得到同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率的融合图像;其二是用于同分辨率图像的融合, 多以文献[10]的方法处理, 文献[11]将PCA应用于近似图像的融合, 其中, PCA方法决定了各近似图像融合时的权重, 当融合源图像相似时, 该方法近似于均值融合;当融合源图像之间具有某些共同特征时, 能够得到较好的融合效果;若融合图像之间的共同特征较少时, 则容易导致融合结果失真[12]。

⛄二、部分源代码

clear
clc
up=imread(‘0.tif’); %读图像
low=imread(‘1.tif’);
[low_R]=double(low(:,:,1)); %将每一页都转化为双精度（matlab读的图像为unite 8 8位无符号整数）
[low_G]=double(low(:,:,2));
[low_B]=double(low(:,:,3));

[M,N,color]=size(up);
low_Mx=0;
for i = 1 : M
for j = 1 : N
low_S = [low_R(i,j),low_G(i,j),low_B(i,j)]'; % 生成由R，G， B组成的三维列向量
low_Mx = low_Mx + low_S;
end
end

low_Mx = low_Mx / (M*N); % 计算三维列向量的平均值

low_Cx=0;

for i = 1 : M
for j = 1 : N
low_S = [low_R(i,j),low_G(i,j),low_B(i,j)]‘; % 生成由R，G， B组成的三维列向量
low_Cx = low_Cx + low_S*low_S’; %low_s’为转置
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]吴粉侠,李红,李洪星.基于NSCT变换和PCA的图像融合算法[J].航空计算技术. 2015,45(03)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合