基于稀疏学习的红外和可见光的图像融合，matlab运行，不用omp函数

稀疏表示理论是一种有效的图像处理方法，被广泛应用于图像融合领域。下面介绍一种基于稀疏表示的红外和可见光的图像融合方法，使用Matlab实现，不需要omp函数。

1. 数据准备

准备两个需要融合的图像，分别是红外图像和可见光图像，分别命名为IR和VIS。

2. 图像预处理

将IR和VIS的像素值归一化到[0,1]范围内，以便后续处理。

3. 稀疏表示

使用稀疏表示理论，将IR图像表示为VIS字典的线性组合，即：

$$\min_{\alpha}||\alpha||_1, s.t. IR=D_{VIS}\alpha$$

其中，$D_{VIS}$是VIS图像的字典，$\alpha$是系数向量，$||\alpha||_1$是L1范数。

4. 系数求解

使用稀疏编码算法（如OMP算法）求解系数向量$\alpha$，使得IR能够被VIS字典的线性组合所表示。在Matlab中，可以使用sparsa工具箱提供的SPG算法求解系数向量。

5. 图像融合

将VIS图像和IR图像融合，得到融合后的图像F，即：

$$F=D_{VIS}\alpha+\beta IR$$

其中，$\beta$是一个权重参数，用于平衡IR和VIS图像的贡献。在Matlab中，可以使用imfuse函数实现图像融合。

完整的代码如下：

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

% 将像素值归一化到[0,1]范围内
IR = double(IR)/255;
VIS = double(VIS)/255;

% 构建VIS字典
D_VIS = VIS;

% 稀疏表示
alpha = spg_lasso(D_VIS, IR(:), 0.1);

% 图像融合
beta = 0.5;
F = D_VIS*alpha + beta*IR;

% 显示融合后的图像
imshow(F);

注意，以上代码中使用了sparsa工具箱提供的SPG算法求解系数向量，如果没有安装该工具箱，则需要先安装。