matlab代码实现遥感图像融合

资 源 简 介

matlab代码实现遥感图像融合

详 情 说 明

遥感图像融合是将多源遥感图像信息整合的过程，旨在提升图像质量、增强特征信息。在Matlab中实现这一技术通常涉及以下关键环节：

### 1. 融合方法实现 常见算法包括IHS变换、主成分分析(PCA)、小波变换等。Matlab强大的矩阵运算能力可高效处理这些变换，例如通过RGB到IHS的色彩空间转换保留光谱信息，或利用小波分解提取不同频段特征进行重组。

### 2. 评价指标计算 融合效果需通过定量指标验证，典型指标包括： 信息熵：衡量图像信息丰富度，熵值越高表明细节保留越好。 平均梯度：反映边缘清晰度，适用于空间分辨率评价。 光谱扭曲度：评估融合后光谱特征的失真程度。 结构相似性(SSIM)：对比原始与融合图像的结构一致性。

### 3. 结果对比分析 通过横向比较不同算法的指标数据，可直观展示各方法的优劣。例如，PCA可能在计算效率上有优势，而小波变换在细节保留上表现更佳。Matlab的绘图功能可帮助可视化指标对比结果（如柱状图、折线图）。

### 扩展思路 实际应用中需权衡指标矛盾（如光谱保真与空间增强），或结合深度学习（如卷积神经网络）实现端到端的自适应融合。