竞争性自适应重加权提取特征波长matlab代码

竞争性自适应重加权（CARS）方法可用于多光谱图像的特征波长提取。以下是一个示例MATLAB代码，用于实现CARS方法的特征波长提取：

% 读取多光谱图像
img = imread('multispectral_image.tif');

% 将图像转换为double类型
img = im2double(img);

% 将图像分解成不同频率的子带
[LL1,HL1,LH1,HH1] = dwt2(img(:,:,1),'haar');
[LL2,HL2,LH2,HH2] = dwt2(img(:,:,2),'haar');
[LL3,HL3,LH3,HH3] = dwt2(img(:,:,3),'haar');
[LL4,HL4,LH4,HH4] = dwt2(img(:,:,4),'haar');

% 计算每个小波系数的离散度和偏度
D1 = std2(HH1)^2;
S1 = skewness(HH1(:));
D2 = std2(HH2)^2;
S2 = skewness(HH2(:));
D3 = std2(HH3)^2;
S3 = skewness(HH3(:));
D4 = std2(HH4)^2;
S4 = skewness(HH4(:));

% 计算每个小波系数的权重
W1 = exp(-((S1^2)/(2*D1)));
W2 = exp(-((S2^2)/(2*D2)));
W3 = exp(-((S3^2)/(2*D3)));
W4 = exp(-((S4^2)/(2*D4)));

% 对小波系数进行自适应重加权
HH1_new = W1 * HH1;
HH2_new = W2 * HH2;
HH3_new = W3 * HH3;
HH4_new = W4 * HH4;

% 将子带合成为特征波段
feat_wave = idwt2(LL1,HL1,LH1,HH1_new,'haar') + idwt2(LL2,HL2,LH2,HH2_new,'haar') + idwt2(LL3,HL3,LH3,HH3_new,'haar') + idwt2(LL4,HL4,LH4,HH4_new,'haar');

% 显示特征波段
imshow(feat_wave);

上述代码中，我们使用了MATLAB自带的小波变换函数`dwt2`和`idwt2`来将图像分解和合成。我们计算了每个子带的小波系数的离散度和偏度，并根据其值计算了每个小波系数的权重。最后，我们对每个小波系数进行自适应重加权，并将子带合成为特征波段。