matlab中18张jpg格式彩色图片的自适应融合方法代码
时间: 2024-01-05 12:02:37 浏览: 32
以下是MATLAB中使用矩阵分解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:
```matlab
% 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
% 非负矩阵分解融合
K = 3; % 分解矩阵的秩
[m, n, ~] = size(img{1});
A = zeros(m * n * 3, 18);
for i = 1:18
X = double(img{i});
A(:, i) = X(:);
end
[W, H] = nnmf(A, K);
w = W ./ repmat(sum(W, 1), m * n * 3, 1);
img_fused = reshape(A * w, [m, n, 3]);
% 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
以下是matlab中18张jpg彩色图片的自适应融合算法代码:
```matlab
% 读取18张图片,存储在cell数组中
img = cell(1, 18);
for i = 1:18
img{i} = imread(sprintf('image_%02d.jpg', i));
end
% 定义参数
alpha = 0.2; % 混合度
wsize = 11; % 窗口大小
sigma = 2; % 高斯权重参数
% 计算权重矩阵
W = cell(1, 18);
for i = 1:18
W{i} = zeros(size(img{1}));
for j = 1:18
if j ~= i
diff = abs(double(img{i}) - double(img{j}));
diff = sum(diff, 3) / 3;
diff = conv2(diff, ones(wsize), 'same');
W{i} = W{i} + exp(-diff.^2 / sigma^2);
end
end
W{i} = alpha * W{i} + 1 - alpha;
end
% 计算融合后的图像
result = zeros(size(img{1}));
for i = 1:18
result = result + double(img{i}) .* W{i};
end
result = uint8(result / 18);
% 显示融合后的图像
imshow(result);
```
以上代码中,我们首先读取18张jpg彩色图片,并将其存储在cell数组中。然后定义了三个参数:混合度alpha、窗口大小wsize和高斯权重参数sigma。接着计算权重矩阵,其中使用了双层循环来计算每对图片之间的权重。最后,计算融合后的图像,并将其显示出来。
需要注意的是,这段代码的运行时间可能会比较长,因为它需要对每对图片之间计算权重矩阵。如果你想要加快运行速度,可以尝试调节参数值或者只选择其中几张图片进行融合。
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:
```matlab
% 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。
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