实现图像之间的数据融合，主要方法有基于HIS变换的，基于PCA变换的，基于加权变换的。-Between image data fusion, the main methods of transformation based on the HIS, based on the PCA transform, based on the weighted transform

基于PCA变换的多传感器图像融合质量评价-Quality Assessment of Multi-source Image Fusion Based on PCA Transform

本文阐述了基于主元分析的拉普拉斯金字塔图像融合的原理和方法:首先对原图像分别进行拉普拉斯 金字塔分解,然后分别对高频部分采用主元分析（PCA）法融合,对低频部分采用平均梯度法进行融合,最后对 拉普拉斯金字塔做反变换得到最终的融合图像。通过对可见光与红外图像的融合，以及对不同焦距图像融合 的结果分析，该算法比单纯的PCA和拉普拉斯图像融合能得到具有更多有用信息的高对比度的融合图像-In this paper, principal component analysis based on

用于特征降维，特征融合，相关分析等,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，解耦，恢复原信号，数据模型归一化，模态振动，有均匀线阵的CRB曲线，连续相位调制信号(CPM)产生，在MATLAB中求图像纹理特征，时间序列数据分析中的梅林变换工具。- For feature reduction, feature fusion, correlation analysis, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Decou