基于稀疏表示的红外和可见光的图像融合，代码用matlab实现，并给出相应的图像大小

基于稀疏表示的红外和可见光的图像融合是一个比较复杂的任务，需要经过多个步骤，包括特征提取、稀疏表示、融合等。以下是一个基于matlab的简单实现示例，其中使用了LP-SR（低频和稀疏重建）算法进行图像融合，图像大小为256x256：

clear; clc; close all;

% 读入红外和可见光图像
IR = imread('IR_image.bmp');
VIS = imread('VIS_image.bmp');

% 将图像转化为灰度图像
IR = rgb2gray(IR);
VIS = rgb2gray(VIS);

% 归一化图像
IR = double(IR)/255;
VIS = double(VIS)/255;

% 特征提取
IR_feature = dct2(IR);
VIS_feature = dct2(VIS);

% 稀疏表示
lambda = 0.05;
alpha1 = OMP( IR_feature, IR_feature, lambda );
alpha2 = OMP( VIS_feature, VIS_feature, lambda );

% 融合
alpha = 0.5;
LP = 20; % 设置低频权重
SR = 0.1; % 设置稀疏重建权重
F = alpha1.*(IR_feature+alpha.*VIS_feature) + (1-alpha1).*(VIS_feature+alpha.*IR_feature); % 像素级融合
F = LP*F + (1-LP)*alpha*(IR_feature+VIS_feature); % 低频加权融合
F_recon = OMP( F, F, SR ); % 稀疏重建

% 显示结果
figure
subplot(221);imshow(IR);title('IR image');
subplot(222);imshow(VIS);title('VIS image');
subplot(223);imshow(F_recon);title('Fused image');
subplot(224);imshow(abs(IR_feature-VIS_feature),[]);title('Difference image');

需要注意的是，这只是一个简单的实现示例，具体的参数和算法选择需要根据实际情况进行调整。