本文介绍了基于非凸罚函数的稀疏正则化图像融合技术，通过定义包含稀疏表示误差和非凸罚项的目标函数，并采用ADMM算法进行优化。文章提供了详细的算法步骤及MATLAB代码实现。
基于罚函数的稀疏正则化实现图像融合（附MATLAB代码）
图像融合是指把多幅图像融合成一幅图像，其中每个输入图像都有自己的局部特征。目前，稀疏正则化技术已经广泛应用于图像融合中，以达到更好的融合效果。本文介绍一种基于非凸罚分的稀疏正则化实现图像融合算法，并提供相应的MATLAB代码。
首先，我们定义一个凸优化问题，以最小化稀疏表示误差为目标函数，并添加一个非凸罚项来优化最终结果。这个问题可以用以下公式表示：
minx∣∣y−Ax∣∣22+λ∣∣x∣∣1+μP(x)\min_{x} ||y - Ax||_{2}^{2} + \lambda ||x||_{1} + \mu P(x)
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
