对于有n个波段的遥感影像，如何使用KL变换，并复原得到前m个主成分的影像，请给出MATLAB实现代码

KL变换，也称为Karhunen-Loeve变换，是一种基于统计的数据降维方法，它可以将高维数据转化为低维数据。在遥感影像中应用KL变换可以提取出影像中的主成分信息，从而实现影像压缩、分类、特征提取等目的。

以下是使用MATLAB实现KL变换并复原前m个主成分的影像的代码：

% 读取n个波段的遥感影像
img = imread('image.tif');

% 将影像转化为二维矩阵
[m, n, b] = size(img);
X = reshape(img, m * n, b);

% 计算均值向量
mean_X = mean(X);

% 计算协方差矩阵
cov_X = cov(X);

% 计算特征值和特征向量
[V, D] = eig(cov_X);

% 对特征值进行排序
[D_sort, index] = sort(diag(D), 'descend');
V_sort = V(:, index);

% 选择前m个主成分
m = 3;
V_m = V_sort(:, 1:m);

% 计算KL变换矩阵
KL = V_m';

% 进行KL变换
Y = (KL * X')';

% 复原前m个主成分的影像
img_reconstruct = reshape(Y(:, 1:m) * KL, m, n, m);

% 显示复原影像
figure;
for i = 1:m
    subplot(1, m, i);
    imshow(img_reconstruct(:, :, i), []);
    title(['Band ', num2str(i)]);
end

这段代码首先读取了一个n波段的遥感影像，并将其转化为二维矩阵。然后计算均值向量和协方差矩阵，并对协方差矩阵进行特征值分解。对特征值进行排序后，选择前m个主成分，并计算KL变换矩阵。最后对影像进行KL变换，并复原前m个主成分的影像。