【图像融合】基于加权 IHS PCA三种像素级算法实现遥感图像融合附matlab代码

 1 简介

遥感图像融合技术作为遥感图像分析的一种有效手段,近年来已经得到了快速发展.目前,虽然已经存在许多经典的融合算法,但这些算法的融合结果会在不同程度上出现光谱失真,色调变异等现象.如何使得融合结果在具有较高的空间分辨率的同时,降低图像光谱失真程度,已成为现在遥感领域研究的热点问题之一.基于加权 IHS PCA三种像素级算法实现遥感图像融合。

2 部分代码

clear
g_R=0;
g_G=0;
g_B=0;
h_R=0;
h_G=0;
h_B=0;
fenzi_R=0;
fenzi_G=0;
fenzi_B=0;
fenmu_up_R=0;
fenmu_up_G=0;
fenmu_up_B=0;
fenmu_low_R=0;
fenmu_low_G=0;
fenmu_low_B=0;
tableR=[];
tableG=[];
tableB=[];
up=imread('high.jpg');         %读图像
low=imread('low.jpg');
G=RGB(:,:,2);
B=RGB(:,:,3);
RGB=uint8(round(RGB));   
figure,
subplot(131);imshow(low); 
title('加权-RGB表示的低分辨率图像');
subplot(132);        
imshow(up);                                     %读RGB数值
title('加权-RGB表示的高分辨率图像');
subplot(133);
imshow(RGB)
title('加权-RGB转化后的图像');
              %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
              %                       下面是计算平均梯度G                          %
              %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

3 仿真结果

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编辑 编辑4 参考文献

[1]于森, 陈春香. 基于PCA变换的遥感影像融合算法[J]. 微计算机信息, 2009(33):3.

[2]王瀛, 余岚旭, 王春喜,等. 基于改进的IHS,PCA和小波变换的遥感图像融合算法[J]. 计算机与数字工程, 2021, 49(4):7.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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