PCA图像融合matlab

PCA图像融合是一种基于主成分分析的图像融合方法，它可以将多幅图像融合成一幅图像。下面是一份使用matlab进行PCA图像融合的代码示例：

% 读取图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');

% 转换为灰度图像
img1_gray = rgb2gray(img1);
img2_gray = rgb2gray(img2);

% 将图像矩阵转换为向量
img1_vec = double(img1_gray(:));
img2_vec = double(img2_gray(:));

% 拼接图像矩阵
img_matrix = [img1_vec, img2_vec];

% 计算协方差矩阵
cov_matrix = cov(img_matrix);

% 计算特征值和特征向量
[eig_vec, eig_val] = eig(cov_matrix);

% 排序特征值和特征向量
[eig_val_sorted, eig_val_index] = sort(diag(eig_val), 'descend');
eig_vec_sorted = eig_vec(:, eig_val_index);

% 选择前几个特征向量
num_comp = 10;
eig_vec_selected = eig_vec_sorted(:, 1:num_comp);

% 计算投影系数
proj_matrix = eig_vec_selected' * img_matrix';

% 进行图像融合
img_fused = eig_vec_selected * proj_matrix;

% 将图像矩阵转换为图像
img_fused = reshape(img_fused, size(img1_gray));

% 显示图像
figure;
subplot(1, 3, 1); imshow(img1); title('原始图像1');
subplot(1, 3, 2); imshow(img2); title('原始图像2');
subplot(1, 3, 3); imshow(img_fused, []); title('融合图像');

在这个示例中，我们首先读取了两幅彩色图像，并将它们转换为灰度图像。然后，我们将灰度图像矩阵转换为向量，并将它们拼接成一个图像矩阵。接下来，我们计算了图像矩阵的协方差矩阵，并计算了特征值和特征向量。我们对特征值进行排序，并选择前几个特征向量。然后，我们计算了投影系数，并使用它们进行图像融合。最后，我们将图像矩阵转换为图像，并显示了原始图像和融合图像。