【图像融合】基于联合稀疏表示和耦合字典学习的图像融合附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-30 18:36:43 发布

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🔥 内容介绍

在当今数字化时代，图像作为信息的重要载体，广泛应用于各个领域。从医学诊断到卫星遥感，从安防监控到计算机视觉，图像为我们提供了丰富的信息。然而，单一图像往往存在局限性，无法满足人们对全面、准确信息的需求。这时，图像融合技术应运而生，它如同一位神奇的魔法师，将多幅图像的优势融合在一起，创造出一幅更具价值的新图像。

在医学领域，图像融合技术发挥着举足轻重的作用。医生在诊断疾病时，常常需要综合多种医学影像信息，如 CT（计算机断层扫描）图像能清晰展示人体内部的解剖结构，MRI（磁共振成像）图像则对软组织的细节表现出色。通过将 CT 和 MRI 图像融合，医生可以更全面、准确地了解患者的病情，提高诊断的准确性，为后续的治疗方案制定提供有力依据。例如，在检测脑部肿瘤时，融合后的图像能让医生更清晰地看到肿瘤的位置、大小以及与周围组织的关系，从而更好地判断肿瘤的性质，避免误诊和漏诊。

在遥感领域，图像融合同样不可或缺。卫星或航空飞行器拍摄的遥感图像，由于传感器类型、拍摄时间、天气条件等因素的影响，单幅图像可能无法完整呈现地面目标的所有信息。通过图像融合技术，可以将不同波段、不同分辨率的遥感图像进行融合，获取更丰富的地物信息。这对于环境监测、资源调查、城市规划等方面具有重要意义。比如，在监测森林覆盖变化时，融合多源遥感图像能够更准确地识别森林的边界、面积以及植被的生长状况，及时发现森林砍伐、火灾、病虫害等问题，为生态保护提供科学数据支持。

除了医学和遥感领域，图像融合在安防监控、军事侦察、自动驾驶、文物保护等众多领域也都有着广泛的应用。在安防监控中，融合可见光图像和红外图像，可以实现全天候、全方位的监控，提高对目标的检测和识别能力；在军事侦察中，图像融合技术有助于获取更准确的战场情报，为作战决策提供支持；在自动驾驶中，融合摄像头、雷达等传感器采集的图像信息，能让车辆更准确地感知周围环境，提高行驶安全性；在文物保护中，通过融合不同角度、不同光照条件下拍摄的文物图像，可以实现对文物的数字化修复和虚拟展示，更好地保护和传承文化遗产。

随着科技的不断发展，图像融合技术也在不断演进。传统的图像融合方法，如基于像素级的融合算法，虽然简单直接，但容易丢失图像的高频信息，导致融合后的图像细节不够丰富；基于特征级的融合算法，通过提取图像的特征进行融合，在一定程度上提高了融合效果，但特征提取的准确性和稳定性仍有待提高；基于决策级的融合算法，是对多个图像的决策结果进行融合，这种方法在处理复杂场景时具有一定优势，但对决策模型的依赖性较强。

为了克服传统图像融合方法的不足，近年来，基于联合稀疏表示和耦合字典学习的图像融合技术逐渐成为研究热点。这种新兴技术利用信号在稀疏表示下的特性，通过联合稀疏表示和耦合字典学习，能够更有效地提取和融合图像的特征信息，提高融合图像的质量和性能。它为图像融合领域带来了新的思路和方法，为解决实际应用中的各种问题提供了更强大的工具。在接下来的内容中，我们将深入探讨基于联合稀疏表示和耦合字典学习的图像融合技术的原理、算法实现以及应用案例。

探秘联合稀疏表示

从稀疏到联合

在深入探讨基于联合稀疏表示和耦合字典学习的图像融合技术之前，我们先来了解一下联合稀疏表示的基本概念。稀疏表示作为信号处理和机器学习领域中的重要概念，其核心思想是用少量的基元素（即字典中的原子）来表示信号。在图像处理中，这意味着我们可以用较少的特征来描述一幅图像。

例如，一幅自然图像可以看作是一个高维向量，传统的图像表示方法可能需要大量的像素值来完整描述它，但这些像素值之间往往存在着冗余信息。而稀疏表示则通过寻找一个合适的字典，将图像表示为字典中少数几个原子的线性组合，从而去除冗余，实现对图像的高效表示。比如，对于一幅包含建筑物的图像，稀疏表示可能会提取出建筑物的轮廓、线条等关键特征，用这些特征来代表整幅图像，而不是使用所有的像素信息。

当涉及到多幅图像的处理时，联合稀疏表示便应运而生。联合稀疏表示假设在一定变换域下，多个信号（这里指图像）可以共享一个稀疏的表示。在图像融合的应用中，这意味着我们可以认为多个图像具有共同的稀疏结构，通过找到一个共有的稀疏表示来实现对图像信息的有效提取和融合。例如，在医学图像融合中，对于同一患者的 CT 图像和 MRI 图像，它们虽然从不同角度反映了患者的身体状况，但在某些特征上是具有相关性的。联合稀疏表示可以挖掘这些内在联系，将 CT 图像和 MRI 图像中的关键信息提取出来，并以一种共同的稀疏表示形式进行融合，从而得到更全面、更有价值的图像信息。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Inputs: multifocus images(im1,im2); coupled multifocus dictionaries(focusd:Df, out of focus:Db)

% Outout: fused image (imF)

% reference:

%%% parameters and initialization

D = [Df;Db]; D = D./sqrt(sum(D.^2));

p = sqrt(size(Df,1)); % patch size

ss = 2; % sliding step

Eps = p^2*1e-4; %approximation threshold

k = 3; % maximum sparsity

param.L = k;

param.eps = Eps;

%%% joint sparse approximation

X1 = mexExtractPatches(mean(im1,3),p,ss); X1 = X1 - mean(X1);

X2 = mexExtractPatches(mean(im2,3),p,ss); X2 = X2 - mean(X2);

Xj1 = [X1;X2];

Xj2 = [X2;X1];

% common sparse representation

A1 = mexOMP(Xj1,D,param);

A2 = mexOMP(Xj2,D,param);

%%% Fusion

% approximation errors

e1 = sum( (D*A1 - Xj1).^2 );

e2 = sum( (D*A2 - Xj2).^2 );

Mv = ones(p^2,1)*double(e1<e2); % vectorized mask

Mask = mexCombinePatches(Mv,zeros(size(im1,1),size(im1,2)),p,0,ss);

Mask(Mask>0.5)=1;

Mask(Mask<=0.5)=0;

% refining the mask

ker = 10;

Mask = conv2(Mask,ones(ker)/ker^2,'same');

Mask(Mask>.5)=1;

Mask(Mask<=.5)=0;

% masking

imF = Mask.*im1 + (1-Mask).*im2;

end

🔗 参考文献

F. G. Veshki, N. Ouzir and S. A. Vorobyov, "Image Fusion using Joint Sparse Representations and Coupled Dictionary Learning," ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, 2020, pp. 8344-8348, doi: 10.1109/ICASSP40776.2020.9054097.