第8章  基于主成分分析的特征融合方法

多元统计分析是统计学中一个非常重要的分支，它主要研究客观事物中多个变量（或多个因素）之间相互依赖的统计规律性。如果每个个体都有多个观测数据，或者从数学角度上说，如果观测数据能表示为p维欧氏空间的点，那么这样的数据叫作多元数据，而分析多元数据的统计方法就叫作多元统计分析。多元统计分析可以同时处理异度量的多个变量间的各种关系，能够较好地实现数据降维且损失很少的原有信息量。所以某些多元统计分析方法已经成为数据融合分析的一种有效工具。主成分分析是一种从数据的相关性入手，将多个变量通过线性变换以选出少数重要变量的多元统计分析方法。在本章中，我们将介绍主成分分析原理和方法，论述如何运用主成分分析方法实现红外与可见光图像的特征融合。