基于MATLAB主成分分析的多光谱图像降维与特征提取系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现主成分分析（PCA）算法，针对多光谱图像数据进行高效降维处理与特征提取。系统自动计算波段间协方差矩阵并确定主要成分方向，实现高维至低维数据的智能投影，提升图像分析性能。

详 情 说 明

基于主成分分析的多光谱图像降维与特征提取系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了主成分分析（PCA）算法，专门用于处理多光谱图像数据。系统通过对多光谱图像波段间的协方差矩阵进行计算与特征分解，自动确定主要成分方向，实现数据从高维空间到低维空间的投影，在显著降低数据量的同时，保留最重要的光谱特征信息。该系统集成了数据处理、降维计算、结果可视化与报告生成等一系列功能，可广泛应用于遥感影像分析、农业监测、环境评估等涉及多光谱数据处理的场景。

功能特性

• 核心降维处理：实现标准PCA流程，自动计算协方差矩阵并进行特征值分解，完成数据的主成分投影。
• 智能维度选择：提供主成分贡献率与累计贡献率分析，辅助用户根据预设阈值（如累计贡献率>95%）自动或手动选择最佳保留维度。
• 数据重构与比对：支持将降维后的数据反向投影回原始空间，生成重构图像，便于用户进行降维效果的视觉比对与分析。
• 全面可视化：生成主成分贡献率统计图（碎石图）及降维后的主成分图像，直观展示处理结果。
• 结果报告输出：以文本或表格形式输出特征向量、特征值等关键参数报告，便于后续分析。
• 多格式支持：支持读取TIFF、MAT文件以及ENVI标准格式等多光谱图像数据。

使用方法

1. 准备数据：将待处理的多光谱图像文件（如 image.tif）放置在项目的数据目录下。
2. 配置参数：运行前，在主脚本中根据需求设置参数，主要包括输入文件路径、期望的降维后维数或累计贡献率阈值等。
3. 运行程序：在MATLAB命令窗口中执行主脚本，系统将自动完成数据读取、PCA计算、降维、可视化和结果保存等全过程。
4. 查看结果：程序运行完毕后，结果将保存在指定输出目录，包括降维图像、贡献率图表、重构图像和特征报告文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。

文件说明

主程序脚本整合了系统的所有核心处理流程。它首先负责多光谱图像数据的载入与预处理，随后调用内部函数计算数据的协方差矩阵并进行特征值分解，以确定主成分。脚本依据用户设定的准则完成维度的自动筛选，执行数据的降维投影与重构。最终，它生成并展示主成分贡献率图表、降维及重构图像，并将所有关键结果与特征参数输出至文件。