MATLAB多模态遥感图像融合系统实现IHS、PCA与加权融合算法

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的遥感图像融合工具，集成IHS色彩空间变换、主成分分析(PCA)与加权平均三种经典算法，高效融合低分辨率多光谱与高分辨率全色图像，提升图像空间细节与光谱信息保持能力。

详 情 说 明

MATLAB多模态图像融合系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，实现三种经典的遥感图像融合算法：IHS色彩空间变换融合、主成分分析(PCA)融合以及加权平均融合。系统能够将低空间分辨率的多光谱图像与高空间分辨率的全色图像进行有效融合，生成兼具高空间分辨率和丰富光谱信息的融合结果，为遥感图像分析与应用提供技术支持。

功能特性

• 多算法融合支持：集成IHS变换、PCA分析和加权平均三种经典融合方法
• 自适应参数配置：支持用户自定义加权系数、IHS变换参数和PCA成分选择
• 融合质量评估：自动计算相关系数、信息熵、标准差等质量评估指标
• 可视化对比分析：提供原始图像与融合结果的并列显示功能
• 光谱保真度分析：对比分析融合前后各波段光谱特征变化

使用方法

1. 准备输入数据：

- 多光谱图像：3波段或以上RGB格式图像（uint8类型） - 全色图像：单波段灰度图像（uint8类型）

1. 运行融合系统：

- 设置融合参数（可选，使用默认参数可直接运行） - 选择融合算法（IHS、PCA或加权融合）

1. 获取输出结果：

- 融合后的高分辨率彩色图像 - 融合质量评估报告 - 对比可视化图像 - 光谱保真度分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox（PCA功能支持）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据读取与预处理、三种融合算法的完整实现流程、融合结果的质量评估计算、可视化对比分析图的生成以及光谱特征的分析与展示。该文件通过模块化设计整合了所有关键功能，为用户提供完整的图像融合解决方案。