图像融合（二）-- 简单加权融合

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本文介绍了简单加权融合（WA）这一图像融合方法，探讨了其原理、优缺点及应用场景。简单加权融合易于实现，能提升图像信噪比，但会减弱图像细节，降低对比度。文中还提到了主成分分析（PCA）作为一种优化方法，用于确定最佳融合图像的权重，以获得高分辨率和高光谱分辨率的融合效果。

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这个是简单加权的图像融合算法介绍，供自己以后学习。在此非常感谢写这篇文章的作者的共享。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_149e9d2ec0102wxv4.html

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图像融合（二）-- 简单加权融合

　　简单加权融合也叫做像素加权平均法（Weighted Averaging，WA）是最简单、直接的图像融合方法。它具有简单易实现、运算速度快的优点，并能提高融合图像的信噪比，但是这种方法削弱了图像中的细节信息，降低了图像的对比度，在一定程度上使得图像中的边缘变模糊，在多数应用场合难以取得满意的融合效果。

优化：主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)就是一种常用的系数优化方法，利用主成分分析确定的权值可以得到一幅亮度方差最大的融合图像。PCA方法运用于高分辨率全色图像与低分辨率多光谱图像的融合时，通过用高分辨率全色图像替代由低分辨率多光谱图像提取出的第一主成分，得到同时具有高空间分辨率和高光谱分。

　　从性能上讲，主成分分析法更像是对源图像的选择而不是对源图像中显著信息的融和。局限性：以全局方差作为信息显著性度量通常会把较大的权值分配给方差较大的源图像。实际应用中，当某一传感器输出图像对比度较低时，这种权值分配方法效果会比较好，但就一般情况而言，这种分配方法并不科学。此外，主成分分析法对图像中的死点、噪声等干扰信息非常敏感，这些干扰信息会显著的提高图像的全局方差。