PCA图像融合matlab代码

PCA图像融合是一种常用的图像融合方法，它通过主成分分析（PCA）来实现。下面是一个简单的PCA图像融合的Matlab代码示例：

% 读取两幅待融合的图像
image1 = imread('image1.jpg');
image2 = imread('image2.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray1 = rgb2gray(image1);
gray2 = rgb2gray(image2);

% 将灰度图像转换为向量形式
vector1 = double(gray1(:));
vector2 = double(gray2(:));

% 计算两幅图像的均值向量
mean1 = mean(vector1);
mean2 = mean(vector2);

% 中心化处理
centered1 = vector1 - mean1;
centered2 = vector2 - mean2;

% 构建协方差矩阵
covariance = cov(centered1, centered2);

% 对协方差矩阵进行特征值分解
[eigenvectors, eigenvalues] = eig(covariance);

% 提取主成分（特征向量）
principal_component = eigenvectors(:, end);

% 计算融合后的图像
fused_image = image1 * principal_component(1) + image2 * principal_component(2);

% 显示融合后的图像
imshow(uint8(fused_image));

这段代码实现了简单的PCA图像融合，首先读取两幅待融合的图像，然后将其转换为灰度图像，并将灰度图像转换为向量形式。接着计算两幅图像的均值向量，并进行中心化处理。然后构建协方差矩阵，并对其进行特征值分解，提取主成分（特征向量）。最后，根据主成分对两幅图像进行加权融合，得到融合后的图像，并显示出来。