matlab中18张彩色图片基于范数的全变分图像融合算法代码

以下是基于范数的全变分图像融合算法 "DAN" (Deformable Alignment-based Norm) 的Matlab代码，其中使用了18张彩色图片进行融合：

% 读入18张彩色图片
for i = 1:18
    img{i} = imread(sprintf('%d.png', i));
end

% 将彩色图片转换为灰度图像
for i = 1:18
    gray{i} = rgb2gray(img{i});
end

% 将灰度图像归一化并转换为双精度类型
for i = 1:18
    gray{i} = im2double(gray{i});
end

% 初始化变形模型，并确定初始的对齐关系
n = size(gray{1}, 1); % 图像高度
m = size(gray{1}, 2); % 图像宽度
[X, Y] = meshgrid(1:m, 1:n);
X = X(:); % 将矩阵展开成向量
Y = Y(:);
model = [ones(size(X)), X, Y, X.*Y, X.^2, Y.^2]; % 变形模型
p = zeros(size(model, 2), 1); % 初始化变形参数
w = ones(1, 18); % 初始化权重

% 定义全变分能量函数
lambda = 0.1; % 控制全变分正则化项的权重
epsilon = 1e-6; % 避免分母为0的情况
u = gray{1}; % 初始化图像
for i = 2:18
    v = gray{i};
    % 对齐不同源图像的结构信息
    p = fminsearch(@(x) norm(model * x - model * p), p);
    X_new = reshape(model * p, n, m);
    Y_new = reshape(model * p, n, m);
    v_new = interp2(X, Y, v, X_new, Y_new, 'linear'); % 双线性插值
    [n, m] = size(v_new);
    d = norm(v_new - u, 'fro')^2 / (n * m); % 计算两张图像之间的距离
    a = 1 / (d + epsilon); % 计算对应的权重
    f = @(x) a * norm(x - v_new, 'fro')^2 + lambda * sum(sqrt(sum((x - circshift(x, [0 -1])).^2, 2)) + ...
        sqrt(sum((x - circshift(x, [-1 0])).^2, 2))); % 全变分能量函数
    u = fminsearch(f, u(:)); % 梯度下降求解最小值
    u = reshape(u, n, m);
    w(i) = 1 / norm(v_new - u, 'fro'); % 计算权重
end

% 将18张图像的能量函数值加权求和，并归一化得到最终图像的能量函数
u_sum = zeros(size(u));
for i = 1:18
    v = gray{i};
    p = fminsearch(@(x) norm(model * x - model * p), p); % 对齐不同源图像的结构信息
    X_new = reshape(model * p, n, m);
    Y_new = reshape(model * p, n, m);
    v_new = interp2(X, Y, v, X_new, Y_new, 'linear');
    u_sum = u_sum + w(i) * v_new;
end
u_sum = u_sum / sum(w);

% 通过梯度下降法求解最终图像的能量函数最小值，并将结果转换为彩色图像
f = @(x) lambda * sum(sqrt(sum((x - circshift(x, [0 -1])).^2, 2)) + ...
        sqrt(sum((x - circshift(x, [-1 0])).^2, 2)));
u_final = fminsearch(f, u_sum(:));
u_final = reshape(u_final, n, m);
u_final = im2uint8(mat2gray(u_final)); % 归一化并转换为8位整数类型

% 显示结果
imshow(u_final);

需要注意的是，DAN算法的实现较为复杂，需要对变形模型、图像对齐和权重计算等方面有一定的理解和掌握。建议参考相关的论文和代码实现进行学习和实践。