基于L0范数的全变分图像融合和基于L1范数的全变分梯度融合区别在哪里，代码不同点是什么

基于L0范数的全变分图像融合和基于L1范数的全变分梯度融合的区别在于惩罚项的不同。

L0范数惩罚项是基于图像梯度的L0范数，其可以很好地保持图像边缘的锐利性，但是在处理噪声时可能会出现过度平滑的情况。

L1范数惩罚项是基于图像梯度的L1范数，其可以很好地处理噪声，但是会对图像边缘的锐利性产生一定影响。

以下是基于L1范数的全变分梯度融合的代码示例，与基于L0范数的全变分图像融合的代码区别主要在于惩罚项的计算方式：

function [f] = fuse_L1_TV(im_stack)
    % 定义权重参数
    lambda = 0.1;
    % 定义迭代次数
    iter_num = 30;
    % 定义惩罚项参数
    alpha = 0.01;
    % 定义图像金字塔层数
    level_num = 4;
    % 定义高斯金字塔滤波器
    h = fspecial('gaussian', [5, 5], 1);
    % 将图像金字塔存储在cell数组中
    im_stack_pyr = cell(level_num, 1);
    for i = 1:level_num
        % 对每一层进行高斯金字塔滤波
        im_stack_pyr{i} = impyramid(im_stack, 'reduce');
        % 更新图像金字塔
        im_stack = im_stack_pyr{i};
    end
    % 将金字塔最顶层作为初始值
    f = im_stack_pyr{level_num};
    % 对每一层进行全变分融合
    for i = level_num:-1:1
        % 对当前层的图像进行高斯金字塔滤波
        im = im_stack_pyr{i};
        % 利用上一层的结果进行插值
        f = imresize(f, [size(im, 1), size(im, 2)]);
        % 迭代求解
        for j = 1:iter_num
            % 计算图像梯度
            [dx, dy] = gradient(f);
            % 计算梯度模长的L1范数
            norm_grad = sqrt(dx.^2 + dy.^2 + alpha);
            % 计算梯度方向
            ux = dx ./ norm_grad;
            uy = dy ./ norm_grad;
            % 计算梯度的L1范数
            norm_ux = abs(ux);
            norm_uy = abs(uy);
            % 计算惩罚项
            p = (norm_ux + norm_uy) ./ (2*lambda);
            % 计算梯度下降方向
            div_u = divergence(ux, uy);
            % 更新图像
            f = f - div_u + p;
        end
    end
end

% 进行全变分梯度融合
f = fuse_L1_TV(im_stack);

% 显示融合结果
imshow(f);

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。