matlab中基于全变分的18张彩色图像融合算法代码
时间: 2023-11-02 20:06:19 浏览: 38
下面是使用Matlab实现的基于全变分的18张彩色图像融合算法的代码,包括了全变分滤波的实现:
```matlab
% 读取18张彩色图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');
% ... 读取其余16张图像
% 将彩色图像转换为Lab色彩空间
img1_lab = rgb2lab(img1);
img2_lab = rgb2lab(img2);
% ... 转换其余16张图像
% 对每个通道进行全变分滤波,得到18张全变分滤波后的图像
img1_ltv = ltv(img1_lab(:,:,1));
img1_atv = ltv(img1_lab(:,:,2:3));
% ... 对其余16张图像进行全变分滤波
% 计算所有全变分滤波后的图像的梯度方向和大小
[grad_dir1, grad_mag1] = imgradient(img1_ltv);
[grad_dir2, grad_mag2] = imgradient(img1_atv);
% ... 对其余16张图像进行计算
% 求取每个像素的梯度方向和大小的加权平均值,得到18张加权平均梯度图像
grad_mag_avg = (grad_mag1 + grad_mag2 + ... + grad_mag18) / 18;
grad_dir_avg = (grad_dir1 + grad_dir2 + ... + grad_dir18) / 18;
% 对18张加权平均梯度图像进行全变分滤波,得到全变分滤波后的加权平均梯度图像
grad_mag_avg_ltv = ltv(grad_mag_avg);
grad_dir_avg_ltv = ltv(grad_dir_avg);
% 根据全变分滤波后的加权平均梯度图像计算每个像素的权值
w = exp(-grad_mag_avg_ltv);
% 对18张彩色图像分别进行加权,得到融合后的彩色图像
img_fused_lab = (img1_lab .* repmat(w, [1 1 3]) + img2_lab .* repmat(1-w, [1 1 3])) ./ 2;
% ... 对其余16张图像进行加权
% 将融合后的彩色图像转换为RGB色彩空间
img_fused = lab2rgb(img_fused_lab);
% 全变分滤波函数的实现
function img_ltv = ltv(img)
% 参数设定
lambda = 0.1;
tau = 0.05;
iter_num = 50;
epsilon = 0.0001;
% 初始化
img_ltv = img;
p = zeros(size(img));
q = zeros(size(img));
% 迭代
for i = 1:iter_num
% 计算梯度
[gx, gy] = imgradientxy(img_ltv, 'CentralDifference');
g_norm = sqrt(gx.^2 + gy.^2);
% 更新p和q
p = max(g_norm-lambda/tau, 0) .* gx ./ g_norm;
q = max(g_norm-lambda/tau, 0) .* gy ./ g_norm;
% 更新图像
img_ltv = img_ltv - tau .* (div(p, q) + lambda .* img_ltv - lambda .* img);
img_ltv = max(min(img_ltv, 100), 0);
% 检查是否收敛
if norm(img_ltv - img_ltv_old, 'fro') / norm(img_ltv, 'fro') < epsilon
break;
end
img_ltv_old = img_ltv;
end
end
% 梯度的散度计算函数
function d = div(p, q)
[px, ~] = gradient(p);
[~, qy] = gradient(q);
d = px + qy;
end
```
注意,代码中的一些参数(如权值计算中的参数、全变分滤波中的参数)可以根据具体应用进行调整。