PCA (Principal Component Analysis，主成分分析) 是一种广泛应用的数据降维算法，主要用于将 n维特征 转换为更少的 k维特征。在图像融合中，PCA通过提取图像的 主成分，重新构建出 正交的k维特征。这种方法不仅减少了数据冗余，还在保持主要信息的前提下实现了不同图像的 高效融合。整个过程可简化为以下步骤：

  1. 特征提取：从输入图像中提取关键特征，构成多维特征空间。
  2. 主成分计算：对特征空间进行主成分分析，确定各个主成分的重要性。
  3. 重构图像：将主要成分映射回图像空间，生成融合后的图像，突出主要信息并消除冗余。

使用PCA的图像融合不仅能保持图像质量，还能有效减少存储和计算量，广泛应用于多源图像处理和遥感影像融合。