基于形态学分析和稀疏表征实现图像融合——附带Matlab代码

基于形态学分析和稀疏表征实现图像融合——附带Matlab代码

图像融合技术在计算机视觉领域中有着重要的应用价值。在图像融合过程中，如何提取出图像中的显著信息并将其与其他信息进行合成是关键。本文提出了一种基于形态学分析结合稀疏表征的图像融合方法，该方法能够更好地保留图像的边缘和纹理信息，并有效避免图像融合过程中的伪影现象。

具体实现过程如下：

首先，我们使用形态学分析对图像进行处理，提取出图像中的显著边缘信息。此步骤中，我们采用了经典的形态学开运算操作，通过去除图像中的小型细节信息，从而得到更加清晰的边缘信息。

其次，我们采用稀疏表征技术对图像进行表示。这一步骤中，我们将图像转化为一个稀疏向量，并且使用字典对图像进行压缩编码。采用这种编码方式能够更好地保留图像的特征信息，并有效地降低图像处理的时间复杂度。

最后，我们将提取出来的图像边缘信息与稀疏表征得到的图像信息进行融合。这一步骤中，我们采用了加权平均的方式，根据不同区域的边缘信息和特征信息进行加权，从而得到最终的图像结果。

以下是附带的Matlab代码实现：

% 读取图像
img = imread('image.jpg'