matlab代码：有蓝、绿、红、近红外四个波段多光谱400*400的bmp遥感图象，参照成分替换和主成分分析，进行遥感图像融合

以下是MATLAB代码实现多光谱遥感图像融合：

% 读取多光谱遥感图像
I_blue = imread('blue.bmp');
I_green = imread('green.bmp');
I_red = imread('red.bmp');
I_nir = imread('nir.bmp');

% 将图像转换为double类型
I_blue = im2double(I_blue);
I_green = im2double(I_green);
I_red = im2double(I_red);
I_nir = im2double(I_nir);

% 将多光谱图像转换为矩阵形式
X = [I_blue(:) I_green(:) I_red(:) I_nir(:)];

% 成分替换
c1 = [0.08 0.58 0.22 0.12];
c2 = [0.3 0.6 0.1 0];
c3 = [0.3 0.3 0.3 0.1];
c4 = [0.25 0.25 0.25 0.25];

Y = X * [c1; c2; c3; c4];

% 主成分分析
[coeff, score, latent] = pca(Y);

% 提取前三个主成分
PC = score(:, 1:3);

% 将主成分转换为图像形式
I_pca = reshape(PC(:,1), size(I_blue));

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1); imshow(I_blue); title('Blue Band');
subplot(2,2,2); imshow(I_green); title('Green Band');
subplot(2,2,3); imshow(I_red); title('Red Band');
subplot(2,2,4); imshow(I_pca); title('PCA');

在上述代码中，我们首先读取了四个波段的多光谱遥感图像，并将其转换为double类型，然后将其转换为矩阵形式。接着，我们使用成分替换的方法将其转换为新的矩阵Y，然后使用主成分分析的方法提取前三个主成分，最后将其转换为图像形式并显示结果。