基于RPCA算法的OMP算法的图像恢复融合 matlab

基于RPCA算法的OMP算法的图像恢复融合实现流程大致如下：

1. 读入多张图像，使用MATLAB中的`imread()`函数，将图像转换成矩阵形式。

2. 对每张图像进行RPCA分解，得到低秩矩阵和稀疏矩阵。可以使用MATLAB中的`rpca()`函数实现。

3. 对稀疏矩阵进行OMP压缩，得到稀疏表示系数。可以使用MATLAB中的`omp()`函数实现。

4. 将所有图像的稀疏表示系数进行融合，得到最终的稀疏表示系数。

5. 对最终的稀疏表示系数进行OMP解压缩，得到恢复后的图像。

6. 将所有恢复后的图像进行融合，得到最终的图像。

以下是一个简单的示例代码：

% 读入多张图像
im1 = imread('image1.jpg');
im2 = imread('image2.jpg');
im3 = imread('image3.jpg');

% 将图像转换成矩阵形式
im1 = double(im1);
im2 = double(im2);
im3 = double(im3);

% RPCA分解
[L1, S1] = rpca(im1);
[L2, S2] = rpca(im2);
[L3, S3] = rpca(im3);

% OMP压缩
k = 100;
A = [S1(:), S2(:), S3(:)];
coef = omp(A, k);

% 稀疏表示系数融合
coef_final = mean(coef, 2);

% OMP解压缩
S_rec = A * coef_final;
S_rec1 = reshape(S_rec(:, 1), size(im1));
S_rec2 = reshape(S_rec(:, 2), size(im2));
S_rec3 = reshape(S_rec(:, 3), size(im3));

% 恢复后的图像融合
im_rec = (S_rec1 + S_rec2 + S_rec3) / 3;

% 显示恢复后的图像
imshow(uint8(im_rec));