matlab中基于全变分的18张彩色图像融合算法

以下是基于全变分的18张彩色图像融合算法的Matlab实现代码：

clc;
clear all;
close all;

%% 读入图像
for i=1:18
    img{i}=imread(['img',num2str(i),'.jpg']);
end

%% 参数设置
alpha=1;                % 全变分项参数
beta=1;                 % 数据项参数
lambda=0.5;             % 正则化参数
mu=0.02;                % 步长

%% 图像融合
tic;
for i=1:18
    I=img{i};
    [m,n,d]=size(I);
    u=double(I)/255;
    p=zeros(m,n,2);
    b=zeros(m,n,d);
    for k=1:d
        [u(:,:,k),p(:,:,1),p(:,:,2)]=TV(u(:,:,k),alpha,beta,lambda,mu);
    end
    b(:,:,i)=u(:,:,i);
end
toc;

%% 结果显示
figure;
imshow([uint8(img{1}),uint8(img{2}),uint8(img{3});uint8(img{4}),uint8(img{5}),uint8(img{6});uint8(img{7}),uint8(img{8}),uint8(img{9});uint8(img{10}),uint8(img{11}),uint8(img{12});uint8(img{13}),uint8(img{14}),uint8(img{15});uint8(img{16}),uint8(img{17}),uint8(img{18})]);
title('原图像');
figure;
imshow(uint8(b));
title('融合结果');

%% 全变分函数
function [u,p1,p2]=TV(u,alpha,beta,lambda,mu)
[m,n]=size(u);
p1=zeros(m,n);
p2=zeros(m,n);
maxit=1000;
tol=1e-4;
energy=zeros(maxit,1);
for i=1:maxit
    u0=u;
    divp=divergence(p1,p2);
    for k=1:3
        u(:,:,k)=u(:,:,k)-mu*(divp(:,:,k)-beta*(u(:,:,k)-u0(:,:,k)));
    end
    gradu=gradient(u);
    p1=p1+mu*alpha*gradu(:,:,1);
    p2=p2+mu*alpha*gradu(:,:,2);
    normp=sqrt(p1.^2+p2.^2);
    normp=max(1,normp);
    p1=p1./normp;
    p2=p2./normp;
    energy(i)=sum(sum((u-u0).^2))+alpha*sum(sum(sqrt(p1.^2+p2.^2)))+beta*sum(sum((u-u0).^2))+lambda*sum(sum((divp).^2));
    if i>1 && abs(energy(i)-energy(i-1))<tol
        break;
    end
end
end

%% 梯度算子
function [gradu]=gradient(u)
[m,n,d]=size(u);
gradu=zeros(m,n,d,2);
gradu(:,:,1,1)=[diff(u,1,2),u(:,1,:)-u(:,n,:)];
gradu(:,:,1,2)=[u(1,:,:)-u(m,:,:),diff(u,1,1)];
gradu(:,:,2,1)=[diff(u,1,2),zeros(m,1,d)];
gradu(:,:,2,2)=[diff(u,1,1),zeros(1,n,d)];
end

%% 散度算子
function [divp]=divergence(p1,p2)
[m,n]=size(p1);
divp=zeros(m,n,2);
divp(:,:,1)=[p1(:,end)-p1(:,1),-diff(p1,1,2)];
divp(:,:,2)=[p2(end,:,:)-p2(1,:,:),-diff(p2,1,1)];
end

具体实现步骤如下：

1. 读入18张彩色图像，并设置参数。
2. 对每个彩色通道分别进行全变分算法，得到融合后的彩色图像。
3. 显示原始图像和融合后的图像。

需要注意的是，在实现过程中，我们需要先写出梯度算子和散度算子的函数，供全变分算法调用。同时，为了提高算法的速度，我们可以在梯度算子和散度算子中使用差分算法，从而避免使用循环来计算每个像素的梯度和散度。