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。

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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的代码示例：

%读取18张图片
for i = 1:18
    str = ['image',num2str(i),'.jpg'];
    im{i} = imread(str);
end

%设定融合图像大小
height = size(im{1},1);
width = size(im{1},2);
result = zeros(height,width,3);

%计算每个像素点的权重
for i = 1:height
    for j = 1:width
        %计算每个像素点的权重
        weights = zeros(18,1);
        for k = 1:18
            weights(k) = im{k}(i,j,1)*im{k}(i,j,2)*im{k}(i,j,3);
        end
        %将像素点权重进行归一化处理
        weights = weights/sum(weights);
        
        %根据权重计算融合后的像素值
        pixel = zeros(1,3);
        for k = 1:18
            pixel = pixel + weights(k)*double(im{k}(i,j,:));
        end
        result(i,j,:) = uint8(pixel);
    end
end

%显示融合后的图片
imshow(result);

注意：此处仅为示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行适当调整。

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。