RPCA-OMP算法的图像融合 matlab

RPCA-OMP算法是一种基于稀疏表示的图像融合方法，可以用于将多幅图像融合成一幅高质量的图像。以下是Matlab代码实现该算法的图像融合过程：

1. 读入原始图像

img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

2. 将图像转换为灰度图像

gray1 = rgb2gray(img1);
gray2 = rgb2gray(img2);

3. 对灰度图像进行稀疏表示

X = [gray1(:),gray2(:)];
Y = omp(X,dict,sparsity); % 使用OMP算法进行稀疏表示

其中，`dict`是事先构建好的字典，`sparsity`是稀疏度。

4. 对稀疏表示结果进行RPCA处理

[L,S] = inexact_alm_rpca(Y); % 使用RPCA-OMP算法进行处理

其中，`L`是低秩矩阵，`S`是稀疏矩阵。

5. 将低秩矩阵和稀疏矩阵合并成一幅图像

L1 = reshape(L(:,1), size(gray1,1), size(gray1,2));
L2 = reshape(L(:,2), size(gray2,1), size(gray2,2));
S1 = reshape(S(:,1), size(gray1,1), size(gray1,2));
S2 = reshape(S(:,2), size(gray2,1), size(gray2,2));
L_fused = (L1+L2)/2;
S_fused = (S1+S2)/2;
fused = uint8(L_fused + S_fused);

其中，`L_fused`是低秩矩阵的融合结果，`S_fused`是稀疏矩阵的融合结果，`fused`是最终的融合结果。

6. 显示融合结果

figure;
subplot(1,3,1), imshow(gray1), title('Image 1');
subplot(1,3,2), imshow(gray2), title('Image 2');
subplot(1,3,3), imshow(fused), title('Fused Image');

这样就完成了RPCA-OMP算法的图像融合过程，并显示了融合结果。