【图像融合】基于自适应稀疏KSVD实现图像融合附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-29 10:34:30 发布

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本文介绍了基于自适应稀疏KSVD的图像融合算法，通过学习源图像的稀疏表示并计算自适应权重，有效融合多源图像，提高信息完整性并减少噪声和伪影。实验结果证明了其在图像融合领域的高效性能。

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🔥 内容介绍

图像融合是计算机视觉领域中的一项重要技术，它将来自不同来源或不同时间点的多幅图像融合成一幅图像，以获得更完整、更准确的信息。基于自适应稀疏KSVD（K-SVD）的图像融合方法是一种先进的图像融合技术，它能够有效地保留源图像中的重要信息，并抑制噪声和伪影。

介绍

KSVD是一种稀疏表示算法，它将输入信号表示为一组基向量的线性组合。在图像融合中，KSVD被用于学习源图像的稀疏表示，并利用这些表示来融合图像。

自适应稀疏KSVD图像融合算法

自适应稀疏KSVD图像融合算法包括以下步骤：

**学习稀疏表示：**对每幅源图像应用KSVD算法，学习其稀疏表示。
**自适应权重计算：**根据源图像的稀疏表示计算自适应权重。这些权重反映了源图像中不同区域的重要程度。
**融合：**将源图像的稀疏表示加权平均，得到融合图像的稀疏表示。
**重建：**使用KSVD算法从融合图像的稀疏表示中重建融合图像。

自适应权重计算

自适应权重计算是自适应稀疏KSVD图像融合算法的关键步骤。它通过以下公式计算：

w_i = \frac{1}{1 + e^{-\beta(s_i - s_0)}}

其中：

w_i是第i个源图像的自适应权重
s_i是第i个源图像的稀疏度
s_0是所有源图像的平均稀疏度
β是一个控制权重形状的参数

实验结果

自适应稀疏KSVD图像融合算法在多个图像数据集上进行了测试。实验结果表明，该算法能够有效地保留源图像中的重要信息，并抑制噪声和伪影。

结论

基于自适应稀疏KSVD的图像融合方法是一种先进的图像融合技术，它能够有效地融合来自不同来源或不同时间点的图像。该算法通过学习源图像的稀疏表示并计算自适应权重，能够准确地保留重要信息并抑制伪影。棒性方面都优于其他基于稀疏表示的图像融合方法。

结论

本文提出了一种基于自适应稀疏 KSVD 的图像融合新方法。该方法通过自适应学习图像块的稀疏表示字典，提高了图像融合的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在图像融合领域具有广阔的应用前景。

📣 部分代码

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