基于MATLAB的压缩感知图像融合系统

资 源 简 介

该系统使用MATLAB实现基于压缩感知理论的图像融合算法，通过sym8小波进行稀疏化处理，采用高斯随机测量矩阵和OMP算法实现高效图像重构。支持多源图像特征融合，适用于医学影像和遥感图像处理。

详 情 说 明

基于压缩感知和sym8小波稀疏化的图像融合系统

项目介绍

本项目实现了基于压缩感知理论的图像融合算法。系统采用sym8小波基对输入图像进行稀疏表示，通过高斯随机测量矩阵对稀疏信号进行压缩采样，并使用正交匹配追踪(OMP)算法重构融合后的图像。该系统能够有效保留多幅源图像的重要视觉特征，生成高质量的融合结果，在图像处理、计算机视觉等领域具有应用价值。

功能特性

• 多图像融合支持：可同时处理多幅源图像的融合任务
• 自适应稀疏表示：采用sym8小波基实现图像的稀疏化处理
• 压缩采样技术：使用高斯随机测量矩阵进行高效数据压缩
• 精确重构算法：基于OMP算法实现高质量图像重构
• 全面评估体系：提供PSNR、重构误差等量化性能指标
• 可视化分析：生成压缩采样过程图表和对比图像
• 参数可配置：支持测量矩阵维度、稀疏度阈值等参数灵活调整

使用方法

1. 准备输入图像：确保所有待融合图像尺寸一致，支持jpg、png、bmp等常见格式
2. 设置参数：根据需求配置测量矩阵维度和稀疏度阈值等参数
3. 运行系统：执行主程序开始图像融合处理
4. 查看结果：获取融合图像、性能指标和可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够内存容量（建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、小波稀疏变换、压缩测量矩阵构建、正交匹配追踪算法实现、图像融合重构、性能指标计算以及结果可视化输出等完整功能模块。该文件作为系统的入口点，负责协调各算法模块的执行顺序和数据流转，确保从源图像输入到融合结果输出的全过程自动化处理。