基于稀疏表示的红外与可见光的图像融合,matlab

图像融合是将多幅图像合并成一幅图像的过程，以获得更多的信息。基于稀疏表示的图像融合方法是一种常用的方法，它通过将多幅图像表示为共同的稀疏基，然后将它们线性组合来获得融合后的图像。

在红外与可见光的图像融合中，红外图像和可见光图像具有不同的特征，因此需要将它们分别处理。首先，将红外图像和可见光图像分别进行小波变换，得到它们的低频和高频分量。然后，对红外图像和可见光图像的高频分量进行稀疏表示。最后，将稀疏表示的结果进行线性组合，得到融合后的高频分量。将融合后的低频分量与高频分量进行逆小波变换，得到融合后的图像。

下面是基于稀疏表示的红外与可见光的图像融合的MATLAB代码：

clear;
clc;

% 读入红外图像和可见光图像
ir_img = imread('ir_image.bmp');
vis_img = imread('vis_image.bmp');

% 小波变换
[ir_LL,ir_LH,ir_HL,ir_HH] = dwt2(ir_img,'haar');
[vis_LL,vis_LH,vis_HL,vis_HH] = dwt2(vis_img,'haar');

% 稀疏表示
lambda = 0.1; % 稀疏度
ir_sparse = OMP(ir_HH,lambda);
vis_sparse = OMP(vis_HH,lambda);

% 线性组合
fusion_sparse = (ir_sparse + vis_sparse) / 2;

% 逆小波变换
fusion_HH = iOMP(fusion_sparse,size(ir_HH),size(ir_img),lambda);
fusion_img = idwt2(ir_LL,ir_LH,ir_HL,fusion_HH,'haar');

% 显示融合后的图像
figure;
imshow(fusion_img);
title('Fusion Image');

% OMP算法
function a = OMP(x,D)
    L = size(D,2);
    a = zeros(L,1);
    r = x;
    index = [];
    for k = 1 : L
        proj = D' * r;
        pos = find(abs(proj) == max(abs(proj)));
        index = [index pos(1)];
        a_temp = pinv(D(:,index)) * x;
        r = x - D(:,index) * a_temp;
        a(index) = a_temp;
        if norm(r) < 1e-6
            break;
        end
    end
end

% iOMP算法
function x = iOMP(a,ori_size,img_size,lambda)
    L = size(a,1);
    x = zeros(ori_size);
    D = randn(img_size,L);
    for i = 1 : ori_size(1)
        for j = 1 : ori_size(2)
            b = a(:,i,j);
            index = find(b ~= 0);
            if ~isempty(index)
                D_temp = D(:,index);
                a_temp = pinv(D_temp) * b(index);
                x(i,j) = D_temp * a_temp;
            else
                x(i,j) = mean(mean(x));
            end
        end
    end
    x = x + lambda * (ori_size(1) * ori_size(2) / L) * D * a;
end

需要注意的是，代码中的OMP算法是用于求解稀疏表示的，iOMP算法是用于求解逆稀疏表示的。同时，代码中的lambda参数是用于控制稀疏度的，可以根据实际情况进行调整。