PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。那么此算法就是基于PCA的图像融合。
2021-03-20 19:53:00
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含psnr,rmse, ergas, sam, uiqi,ssim,DD,CCS，matlab版图片评估指标，适用与高光谱图像，多波段图像
Computes a number of quality indices from the remote sensing literature, namely the RMSE, ERGAS, SAM and UIQI indices.
ground_truth - the original image (3D image),
2021-03-18 20:41:47
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具体内容主要包括NSST中matlab版本的所有函数，里边函数可以被调用，可用于图像分割和图像融合等相关功能实现。
2021-03-17 21:54:03
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这是一个用于全色图像和多光谱图像融合的C++代码，代码齐全，有原图像，运行就能得到融合结果，而且里面有多种融合方法。
2021-03-08 16:00:59
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在matlab里面打开，可以直接使用。演示对32*32的图像矩阵进行3级NSCT变换。输出为单元数组，其子带排列顺序见mtr_nsctdec,与Contourlet程序等效。通过修改len_cut的来修改裁剪图像矩阵的大小和窗口位置
2021-03-03 19:28:14
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