matlab中18张彩色图片基于L0范数的全变分图像融合算法代码

以下是MATLAB中18张彩色图片基于L0范数的全变分图像融合算法代码：

% 读入18张图片
im1 = imread('image1.jpg');
im2 = imread('image2.jpg');
im3 = imread('image3.jpg');
im4 = imread('image4.jpg');
im5 = imread('image5.jpg');
im6 = imread('image6.jpg');
im7 = imread('image7.jpg');
im8 = imread('image8.jpg');
im9 = imread('image9.jpg');
im10 = imread('image10.jpg');
im11 = imread('image11.jpg');
im12 = imread('image12.jpg');
im13 = imread('image13.jpg');
im14 = imread('image14.jpg');
im15 = imread('image15.jpg');
im16 = imread('image16.jpg');
im17 = imread('image17.jpg');
im18 = imread('image18.jpg');

% 将彩色图片转为灰度图片
im1_gray = rgb2gray(im1);
im2_gray = rgb2gray(im2);
im3_gray = rgb2gray(im3);
im4_gray = rgb2gray(im4);
im5_gray = rgb2gray(im5);
im6_gray = rgb2gray(im6);
im7_gray = rgb2gray(im7);
im8_gray = rgb2gray(im8);
im9_gray = rgb2gray(im9);
im10_gray = rgb2gray(im10);
im11_gray = rgb2gray(im11);
im12_gray = rgb2gray(im12);
im13_gray = rgb2gray(im13);
im14_gray = rgb2gray(im14);
im15_gray = rgb2gray(im15);
im16_gray = rgb2gray(im16);
im17_gray = rgb2gray(im17);
im18_gray = rgb2gray(im18);

% 将灰度图像合并成3D数组
im_stack = cat(3, im1_gray, im2_gray, im3_gray, im4_gray, im5_gray, im6_gray, im7_gray, im8_gray, im9_gray, im10_gray, im11_gray, im12_gray, im13_gray, im14_gray, im15_gray, im16_gray, im17_gray, im18_gray);

% 定义全变分图像融合算法函数
function [f] = fuse_L0_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L0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.^2 + norm_uy.^2) ./ (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

% 进行全变分图像融合
f = fuse_L0_TV(im_stack);

% 显示融合结果
imshow(f);

注意：该代码仅提供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行修改和优化。