基于pca图像融合matlab代码

基于PCA的图像融合是一种常用的图像融合方法，它可以在保证图像质量的同时，减小图像数据量，提高图像处理效率。下面是基于PCA的图像融合Matlab代码的简单介绍：

1. 读入待融合的图像：

img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

2. 将图像转化为灰度图：

gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);

3. 将灰度图像分别转化为一维矩阵：

vec1 = double(reshape(gray1, [], 1));
vec2 = double(reshape(gray2, [], 1));

4. 求出两幅图像的平均值向量：

avgVec = (vec1 + vec2) / 2;

5. 将两幅图像的向量分别减去平均值向量，得到零均值矩阵：

mat1 = vec1 - avgVec;
mat2 = vec2 - avgVec;

6. 将零均值矩阵拼接成矩阵X：

X = [mat1 mat2];

7. 对矩阵X进行奇异值分解（SVD）：

[U, S, V] = svd(X);

8. 取前k个奇异值对应的左奇异向量，得到投影矩阵：

k = 50; % 取前50个奇异值
P = U(:, 1:k);

9. 将投影矩阵作用于零均值矩阵上，得到低维表示：

lowMat1 = P' * mat1;
lowMat2 = P' * mat2;

10. 将低维表示拼接成新的图像矩阵：

newMat = [lowMat1 lowMat2];

11. 将新的图像矩阵加上平均值向量，得到融合后的图像：

result = reshape(newMat * P' + avgVec, size(gray1));
imshow(result);