基于稀疏表示的红外和可见光的图像融合，代码用matlab实现

基于稀疏表示的红外和可见光的图像融合，可以采用以下步骤实现：

1. 读入红外和可见光图像，并将它们转换为灰度图像。

2. 将红外和可见光图像的灰度图像分别进行小波变换，得到它们的低频和高频系数。

3. 对于每个像素点，将它的低频系数进行加权平均得到融合后的低频系数。

4. 采用稀疏表示的方法，将红外和可见光的高频系数分别表示为字典的线性组合。

5. 对于每个像素点，根据稀疏表示的结果，计算红外和可见光的高频系数的加权平均得到融合后的高频系数。

6. 将融合后的低频系数和高频系数进行逆小波变换，得到融合后的图像。

下面是基于稀疏表示的红外和可见光的图像融合的matlab代码实现：

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

% 将图像转换为灰度图像
IR_gray = rgb2gray(IR);
VIS_gray = rgb2gray(VIS);

% 进行小波变换
[IR_LL, IR_LH, IR_HL, IR_HH] = dwt2(IR_gray, 'haar');
[VIS_LL, VIS_LH, VIS_HL, VIS_HH] = dwt2(VIS_gray, 'haar');

% 对低频系数进行加权平均
alpha = 0.5;
LL = alpha * IR_LL + (1 - alpha) * VIS_LL;

% 构造字典
D = [IR_HH(:), VIS_HH(:)];

% 进行稀疏表示
lambda = 0.1;
x_ir = l1_ls(D, IR_LH(:), lambda);
x_vis = l1_ls(D, VIS_LH(:), lambda);

% 计算高频系数的加权平均
beta = 0.5;
LH = beta * D * x_ir + (1 - beta) * D * x_vis;

% 进行逆小波变换
fusion = idwt2(LL, zeros(size(IR_LH)), zeros(size(IR_HL)), LH, 'haar');

% 显示融合后的图像
figure, imshow(fusion, []);

需要注意的是，上面的代码中使用了l1_ls函数进行稀疏表示，需要先安装l1magic工具箱。