KL变换matlab

KL变换，matlab实现，可以继续修改，有图片

%KL变换
MS=imread（‘Image1.bmp‘）; % multi-band image;
figure;
subplot（331）;
imshow（MS）; 
title（‘original image‘）;
MS=im2double（MS）;
subplot（334）;
imshow（MS（::1）[]）;
title（‘R image‘）;
subplot（335）;
imshow（MS（::2）[]）;
title（‘G image‘）;
subplot（336）;
imshow（MS（::3）[]）;
title（‘B image‘）;
[r c nbands] = size（MS）;        % Save the shape
npixels = r * c;                       % Number of pixels
MS= reshape（MS[npixels nbands]）;     % Reshape to numPixels-by-numBands
B = MS;
meanB = mean（B1）       % Mean pixel value in each spectral band
cov = （B‘ * B - npixels * meanB‘ * meanB）/（npixels - 1）;  % Sample covariance matrix
% cov=B‘*B/n - meanB‘*meanB;     % have the same meaning as above



%  [ U S V]=svd（cov）;  
[U D]=eig（cov）;
for i=1:3
MS（:i）=MS（:i）-meanB（i）;
end
 MA=MS*U;  % However MA=-MS*U is also possible as eig vector is optional 
 MA = reshape（MA [r c nbands]）;
subplot（337）;
imshow（MA（::1）[]）;
title（‘ the Num 1 feature image‘）;
subplot（338）; imshow（MA（::2）[]）;
title（‘ the Num 2 feature image‘）;
subplot（339）;imshow（MA（::3）[]）;
title（‘ the Num 3 feature image‘）;
% Reconstruct with full features
   MA=reshape（MA[npixelsnbands]）;
   MS=MA*U‘;
   MS=reshape（MS[r c nbands]）;
   subplot（332）;
%    x=min（MS）;
    
  imshow（abs（MS））; 
% truesize（MS）;
   title（‘full reconstruct images‘）;



%Reconstruct with only one main features; 
 MA= reshape（MA[r c nbands]）;
 MA（::2）=0; %also you can use MA（::1）=0 such that the image can‘t be roughly reconsturcted
 MA（::3）=0;
 MA=reshape（MA[npixels nbands]）;
 JIANG=MA*U‘;
 JIANG = reshape（JIANG [r c nbands]）;
 subplot（333）;
 imshow（abs（JIANG））;
 title（‘only one feature is used‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     308278  2007-09-05 17:20  KL\CalibIm1.bmp

     文件     921654  2007-09-06 11:39  KL\CalibIm11.bmp

     文件     921654  2007-09-06 12:53  KL\Image1.bmp

     文件       1753  2007-09-07 20:26  KL\KL.m

     文件     390486  2007-09-06 12:54  KL\未命名.bmp

     目录          0  2007-09-07 20:27  KL

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