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⛄ 内容介绍
本文在非多尺度分解的框架下,针对像素级的图像融合,提出了一种基于.PCA分解的图像融合算法.该算法利用主成分分解可以保留原数据中的主要信息这一特点,由源图像获取数据的协方差矩阵,协方差矩阵的特征值和特征向量,据此确定图像融合算法中的加权系数和最终融合图像.试验表明.应用该算法融合后的图像取得了满意的效果.
⛄ 部分代码
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));
for i = 1 : M
for j = 1 : N
low_X = [low_R(i,j),low_G(i,j),low_B(i,j)]'; % 生成由R,G, B组成的三维列
low_Y = low_A'*low_X; % 每个象素点进行PCA变换正变换
low_Y = low_Y';
%%%%%%%%计算融合图像的熵%%%%%%%%%%%%%%
p = imhist(RGB(:));
p(p==0) = [];
p = p ./ numel(RGB);
Entropy = -sum(p.*log2(p));
fprintf('\n\n 熵值是 %.4f', Entropy);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
[M,N,color]=size(up);
low=double(low);
RGB=double(RGB);
fenzi=0;
fenmu_up=0;
fenmu_low=0;
init_up=[];
init_low=[];
init_up=ones(M,N)*mean(RGB(:)); %求均值
init_low=ones(M,N)*mean(low(:));
for i=1:M
for j=1:N
fenzi=fenzi+(RGB(i,j)-init_up(i,j))*(low(i,j)-init_low(i,j));
fenmu_up=fenmu_up+(RGB(i,j)-init_up(i,j))^2;
fenmu_low=fenmu_low+(low(i,j)-init_low(i,j))^2;
end
end
rou=fenzi/(sqrt(fenmu_up*fenmu_low));
fprintf('\n\n 相关系数为:%.4f\n ' ,rou);
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
DD=0;
MSE=(sigma1/(height*width)); %均方误差
PSNR=10*log10((255^2)/MSE);
fprintf('\n\n 峰值信噪比为:%.4f\n ' ,PSNR);
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 肖化超, 周诠, 郑小松. 基于IHS变换和Curvelet变换的卫星遥感图像融合方法[J]. 华南理工大学学报:自然科学版, 2016.
[2] 周炜. 基于多源信息融合技术的猪肉新鲜度无损检测方法研究[D]. 华中农业大学.
[3] 郭晶. 基于压缩感知理论的卫星遥感图像融合算法研究[D]. 北京交通大学.
[4] 薛巧平, 廖斌, 胡帆. 基于PCA的压缩传感图像融合算法[C]// 2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集. 中国通信学会, 2011.
[5] 王文武. 应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术[J]. 微计算机信息, 2007.
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