【图像融合】基于加权 IHS PCA三种像素级算法实现遥感图像融合附matlab代码
【图像融合】基于加权 IHS PCA三种像素级算法实现遥感图像融合附matlab代码
TT_Matlab
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
1 简介
遥感图像融合技术作为遥感图像分析的一种有效手段,近年来已经得到了快速发展.目前,虽然已经存在许多经典的融合算法,但这些算法的融合结果会在不同程度上出现光谱失真,色调变异等现象.如何使得融合结果在具有较高的空间分辨率的同时,降低图像光谱失真程度,已成为现在遥感领域研究的热点问题之一.基于加权 IHS PCA三种像素级算法实现遥感图像融合。
2 部分代码
clear
g_R=
0
;
g_G=
0
;
g_B=
0
;
h_R=
0
;
h_G=
0
;
h_B=
0
;
fenzi_R=
0
;
fenzi_G=
0
;
fenzi_B=
0
;
fenmu_up_R=
0
;
fenmu_up_G=
0
;
fenmu_up_B=
0
;
fenmu_low_R=
0
;
fenmu_low_G=
0
;
fenmu_low_B=
0
;
tableR=[];
tableG=[];
tableB=[];
up=imread(
’high.jpg’
); %读图像
low=imread(
’low.jpg’
);
G=RGB(
:
,
:
,
2
);
B=RGB(
:
,
:
,
3
);
RGB=uint8(round(RGB));
figure,
subplot(
131
);imshow(low);
title(
’加权-RGB表示的低分辨率图像’
);
subplot(
132
);
imshow(up); %读RGB数值
title(
’加权-RGB表示的高分辨率图像’
);
subplot(
133
);
imshow(RGB)
title(
’加权-RGB转化后的图像’
);
%%%
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%%%
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%%%
%%%
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% 下面是计算平均梯度G %
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3 仿真结果
4 参考文献
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。
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