《Multi-focus Image Fusion using dictionary learning and Low-Rank Representation》代码分析

　　这篇论文研究图像的思路是分块研究，以8*8为一个块来对图像进行研究。

　　在一张256*512的图像上可以产生125745个这样的块，每一个块都要进行分类，分成（1+6）类，这里根据HOG进行分类。分好类之后存入Vi1中，并统计每一类的个数，保存到v0,v1,v2,v3,v4,v5,v6中。之后对v0,v1,v2,v3,v4,v5,v6分别做ksvd,得到7个64*128的字典，也就是v0,v1,v2,v3,v4,v5的稀疏表示记做 D0, D1, D2, D3, D4, D5, D6。将 D0, D1, D2, D3, D4, D5, D6合成一个矩阵D。

　　使用Vi1和D得到Vi1的低秩表示Z1（896*125745）。用同样的方式可以得到Z2（896*125745）。Z1和Z2的每个框比大小，选其一。然后将896降为到64。然后转成8*8，变成一个块。添到融合图像中。

　　稀疏表示和低秩表示里面的东西还得啃。