请你用python语言，为我编写一段四幅遥感图像利用Majority Vote Alogrithm进行图像融合的代码，要求：如果四幅影像相同部位的像元有超过3个（包括3个）像元有值，则保留这个像元，否则舍弃，最终形成一张融合影像

在Python中，我们可以使用Pandas库来处理四张遥感图像数据，并利用Majority Vote Algorithm来融合它们。这里假设我们已经有了四张图像的像素矩阵，每张图像都是一个二维数组。以下是一个基本的代码框架：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设你有四张图像，像素矩阵分别为img1, img2, img3, img4
# 每个img是一个numpy数组，比如img1.shape == (height, width)

# 创建一个DataFrame来存储四幅图像的像素值
images_df = pd.DataFrame({
    'Image1': img1.flatten(),
    'Image2': img2.flatten(),
    'Image3': img3.flatten(),
    'Image4': img4.flatten()
})

# 将像素值重塑回原来的图像形状
images_df = images_df.unstack().reset_index(drop=True).reshape(img1.shape)

# 对于每个位置，如果有超过3个像元有值，取最常见的那个
majority_votes = images_df.mode(axis=1)[0]
final_image = majority_votes.reindex(images_df.index)

# 由于majority_votes可能会包含NaN，我们需要将缺失值替换为None
final_image = final_image.fillna(None)

print("Fused image:")
final_image

注意：这只是一个基本的示例，实际操作可能需要对遥感图像进行预处理（如归一化、校正等），以及考虑到可能出现的边界问题。此外，这里没有考虑异常值或噪声的影响。