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中使用图像直方图匹配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

% 图像直方图匹配融合
ref_img = img{1}; % 参考图像
[m, n, ~] = size(ref_img);
img_histeq = zeros(m, n, 3, 18);
for i = 1:18
    img_histeq(:, :, :, i) = histeq(img{i}, imhist(ref_img));
end
w = ones(1, 18) ./ 18;
img_fused = sum(img_histeq .* w, 4);

% 显示融合后的图片
imshow(uint8(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，自适应融合的效果也需要根据实际情况进行评估和调整。

相关问题

matlab中18张jpg彩色图片的自适应融合算法代码

下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于将18张 JPG 彩色图像进行自适应融合：

% 读入18张图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');
% ... 读入其他图像 ...

% 将所有图像保存在一个单元格数组中
imgs = {img1, img2, ..., img18};

% 初始化输出图像
output = imgs{1};

% 循环遍历所有图像并执行自适应融合
for i = 2:length(imgs)
    % 将当前图像转换为灰度图像
    gray = rgb2gray(imgs{i});
    
    % 计算当前图像的掩模
    mask = im2bw(gray, graythresh(gray));
    
    % 将掩模应用于当前图像
    maskedImg = bsxfun(@times, imgs{i}, cast(mask, 'like', imgs{i}));
    
    % 将掩模反转并应用于输出图像
    invMask = imcomplement(mask);
    output = bsxfun(@times, output, cast(invMask, 'like', output));
    
    % 将当前图像与输出图像融合
    output = output + maskedImg;
end

% 显示输出图像
imshow(output);

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要对代码进行修改以适应具体应用场景。此外，由于需要读入多张图像，建议将图像保存在同一文件夹中，并使用循环遍历该文件夹中的所有图像。

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。