基于MATLAB的多光谱与高光谱图像融合与智能分类系统

资 源 简 介

本项目提供完整的高光谱图像处理方案，具备多分辨率融合、PCA/LDA降维及极大似然分类三大核心功能，帮助实现高效精准的图像分析与识别。

详 情 说 明

多光谱与高光谱图像融合与智能分类系统

项目介绍

本项目为高光谱图像处理提供完整的解决方案，包含三大核心功能模块：基于多分辨率分析的高光谱图像融合技术，采用主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的降维处理，以及基于极大似然估计的高精度图像分类系统。系统能够有效处理高维数据，提升图像质量，并实现高精度地物分类。

功能特性

• 多分辨率图像融合：采用小波变换技术，实现多光谱与高光谱图像的高质量融合
• 智能降维处理：集成主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）算法，有效降低数据维度
• 高精度分类系统：基于极大似然估计的分类算法，提供准确的图像分类结果
• 完整的处理流程：从原始数据输入到最终分类结果输出的一站式解决方案
• 可视化展示：提供中间处理结果和最终成果的可视化展示

使用方法

1. 准备输入数据：标准高光谱图像数据（ENVI格式、MAT格式、TIF格式）
2. 配置处理参数：设置融合权重、降维维度、分类器参数等
3. 运行主程序开始处理
4. 查看输出结果：融合图像、降维数据、分类结果及精度报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学工具箱
• 建议内存：8GB以上

文件说明

主程序实现了高光谱图像处理的完整流程，包括数据加载与预处理、多分辨率图像融合、特征降维处理和基于极大似然分类的智能分析。该程序能够自动完成从原始高维数据到最终分类结果的全过程，并生成相应的质量评估报告和可视化输出。