MATLAB实现基于主成分分析的图像融合算法与可视化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于PCA的图像融合算法，支持双源图像的特征提取、权重优化与融合可视化，包含完整的预处理与结果分析模块，适用于多场景图像增强应用。

详 情 说 明

基于主成分分析的图像融合算法实现与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个基于PCA（主成分分析）的图像融合算法。系统能够读取两张不同特性的源图像，通过PCA分析提取主要特征分量，实现图像信息的有效融合。项目包含完整的图像预处理、PCA特征提取、权重计算、融合重建和结果可视化模块，特别适合初学者学习图像融合的基本原理和MATLAB编程实践。

功能特性

• PCA特征提取：采用主成分分析技术提取图像的主要特征分量
• 智能权重计算：基于特征值分析自动计算各主成分的融合权重
• 多源图像融合：实现两张灰度图像的有效信息融合
• 可视化分析：提供特征值分布图和融合结果对比显示
• 参数可配置：支持自定义主成分数量或使用自动计算模式

使用方法

1. 准备输入图像：确保两张源图像为相同尺寸的灰度图像（M×N维double类型，数值范围0-1）

1. 运行主程序：执行主函数，系统将自动完成以下流程：

- 图像预处理和标准化 - PCA特征分析与权重计算 - 图像融合重建 - 结果可视化和分析报告生成

1. 参数调整：可通过可选参数指定PCA保留的主成分数量，如不指定则使用自动计算模式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见图像格式（jpg, png, bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含图像数据读取与验证、PCA融合算法执行、权重计算优化、融合结果生成以及多维度可视化输出等功能模块。该文件负责协调各子模块的工作流程，确保从图像输入到结果展示的完整处理链路的顺畅执行，同时提供参数配置接口和错误处理机制。