matlab中18张jpg格式彩色图片的自适应融合方法代码

以下是MATLAB中使用深度学习模型进行自适应融合的代码示例，可以用于融合18张JPG格式彩色图片：

% 读取18张图片
for i = 1:18
    img{i} = imread(sprintf('img%d.jpg', i)); % 假设图片名为img1.jpg ~ img18.jpg
end

% 深度学习模型融合
net = alexnet; % 使用AlexNet预训练模型
inputSize = net.Layers(1).InputSize;
for i = 1:18
    img_resized{i} = imresize(img{i}, inputSize(1:2));
    img_features{i} = activations(net, img_resized{i}, 'fc7');
end
features = cat(1, img_features{:});
w = ones(1, 18) ./ 18;
fused_features = sum(features .* w, 1);
img_fused = activations(net, img_resized{1}, 'fc7', 'input', fused_features);

% 显示融合后的图片
imshow(img_fused);

需要注意的是，以上代码仅是一种示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。同时，深度学习模型的训练和调优也需要根据实际情况进行。

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matlab中18张jpg彩色图片的自适应融合算法代码

以下是matlab中18张jpg彩色图片的自适应融合算法代码：

% 读取18张图片，存储在cell数组中
img = cell(1, 18);
for i = 1:18
    img{i} = imread(sprintf('image_%02d.jpg', i));
end

% 定义参数
alpha = 0.2; % 混合度
wsize = 11; % 窗口大小
sigma = 2; % 高斯权重参数

% 计算权重矩阵
W = cell(1, 18);
for i = 1:18
    W{i} = zeros(size(img{1}));
    for j = 1:18
        if j ~= i
            diff = abs(double(img{i}) - double(img{j}));
            diff = sum(diff, 3) / 3;
            diff = conv2(diff, ones(wsize), 'same');
            W{i} = W{i} + exp(-diff.^2 / sigma^2);
        end
    end
    W{i} = alpha * W{i} + 1 - alpha;
end

% 计算融合后的图像
result = zeros(size(img{1}));
for i = 1:18
    result = result + double(img{i}) .* W{i};
end
result = uint8(result / 18);

% 显示融合后的图像
imshow(result);

以上代码中，我们首先读取18张jpg彩色图片，并将其存储在cell数组中。然后定义了三个参数：混合度alpha、窗口大小wsize和高斯权重参数sigma。接着计算权重矩阵，其中使用了双层循环来计算每对图片之间的权重。最后，计算融合后的图像，并将其显示出来。

需要注意的是，这段代码的运行时间可能会比较长，因为它需要对每对图片之间计算权重矩阵。如果你想要加快运行速度，可以尝试调节参数值或者只选择其中几张图片进行融合。

matlab中18张jpg彩色图片的全变分自适应融合算法代码

下面是matlab中18张jpg彩色图片的全变分自适应融合算法代码：

% 读入18张图片
for i=1:18
    img{i} = imread(['image' num2str(i) '.jpg']);
end

% 定义融合参数
lambda = 2;     % 惩罚因子
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-4;     % 精度

% 将图片转换为灰度图像
for i=1:18
    img_gray{i} = rgb2gray(img{i});
end

% 计算每个图像的梯度
for i=1:18
    [gx{i}, gy{i}] = imgradientxy(img_gray{i}, 'prewitt');
end

% 初始化融合图像
f = zeros(size(img{1}));

% 迭代计算融合图像
for i=1:18
    [f, ~] = TV_ADMM(f, img_gray{i}, lambda, max_iter, tol);
end

% 显示融合结果
imshow(f)

其中，`TV_ADMM`是全变分自适应融合算法的实现函数，需要自己定义。